أرشيف المدونة

A Deep Dream of a Neural Network

A Deep Dream of a Neural Network

 

حلم عميق مع نموذج TensorFlow. إنها خوارزمية لتوليد مايسمى بالحلم العميق من خلال طبقات نموذج v3 النموذجية التي تم تدريبها على imagenet ، (Tensorflow Inception Graph V3). ومن ثم يتم السماح للحلم(الخوارزمية ) بالتسلل عبر طبقات مختلفة من الشبكة ، مما يولد (Generator ) أشياء تمثل الطبقات المختلفة. مثل السماح للشبكة العصبية “بتضخيم” ما تعتقد أنه يراه … يمكننا بعد ذلك تضخيم هذا التضخيم بشكل مستمر والتلاعب في الصورة ، عن طريق التكبير ، على سبيل المثال. الطبقات الأقدم تشبه الخطوط المستقيمة ، ثم المربعات ، ثم المزيد من الدوائر … ثم أشياء مثل العيون ، وربما بعض الوجوه والمباني……. تم إنشاؤه بواسطة مهندس Google Alexander Mordvintsev والذي يستخدم شبكة عصبية تلافيفية(CNN) للعثور على أنماط الصور وتعزيزها عبر خوارزمية معينة ، مما يؤدي إلى ظهور مظهر الهلوسة الشبيه بالحلم في الصور التي تتم معالجتها بشكل متعمد. في هذا النموذج او التطبيق تم تطبيق الخوارزمية على فديو صغير ذات زمن تقريبا 30 ثانية تقريبا 1200 فريم صورة وتمت معالجتها فريم فريم وتم تجميع الفريمات كمحصلة نهائية الفديو النهائيبامكانكم الاطلاع على تقنية وخوارزمية من هنا https://ai.googleblog.com/2015/06/inc… والكود البرمجي لها من هنا https://github.com/kesara/deepdreamer

 

Flowers Classification Prediction By Deep Learning Using Keras and Tensorflow API

Flowers Classification Prediction

By Deep Learning

Using Keras and Tensorflow API

توقع تصنيف الزهور بواسطة التعلم العميق

بأستخدام Keras و Tensorflow API

 

يقوم هذا النظام وتطبيق الويب بمعرفة توقع صنف الزهرة لثلاثة انواع من الزهور

رابط التطبيق من هنا

 

وهي ( Rose ) (Sunflower) (Diasy) ….

وبعد أستخدام الداتاسيت للمشروع تقريبا (4000 Images)

(Train images=2000) و ( Validation images=2000) وتدريبها للحصول على الموديل ضمن مكتبة كيراس وبناءالشبكة عصبية تلافيفية (Convolutional Neural Network CNN)  

وبدعم من تطبيقات برمجة الواجهة لمكتبة Tensorflow  API Backend

بأمكانكم تنزيل كود التدريب من هنا

والموديل من هنا

ورابط التطبيق من هنا

 

Introduction to TensorFlow

Introduction to TensorFlow

مقدمة بسيطة يشرح فيها عن مكتبة الموتر tensorflow لشركة كوكلوماهي استخداماتها في حياتنا التعلم العميق مع TensorFlow غالبية البيانات في العالم هي غير مسجلة وغير منظمة. لا تستطيع الشبكات العصبية الضحلة بسهولة التقاط البنية ذات الصلة على سبيل المثال لصور والصوت والبيانات النصية. الشبكات العميقة قادرة على اكتشاف الهياكل المخفية في هذا النوع من البيانات.

في هذه سلسلة الفديو المترجمة الى اللغة العربية البسيطة وللمبتدأين والذين ليس لهم معرفة في TensorFlow ، وهي دورة قدمتها جامعة Big Data University ستستخدم مكتبة Google لتطبيق التعلم العميق لأنواع البيانات المختلفة لحل مشكلات العالم الحقيقي. وتتضمن هذه الدروس كالاتي :- Introduction to TensorFlow • HelloWorld with TensorFlow • Linear Regression • Nonlinear Regression • Logistic Regression • Activation Functions Convolutional Neural Networks (CNN) • CNN History • Understanding CNNs • CNN Application

التحكم بروبوت سيارة بواسطة متحسس التسارع المحوري لجهاز الموبايل

Control  Robot Car By Mobile Accelerometer Sensor

التحكم بروبوت سيارة بواسطة

متحسس التسارع المحوري لجهاز الموبايل

 

المقدمة :-

يقوم هذا المشروع بتحريك روبوت سيارة باستخدام قيم التسارع المحوري للمحاور الثلاثة (x,y,z) لوحدة متجسس التسارع (Accelerometer Sensor) الموجود قي جهاز الموبايل لمستخدمي تحريك السيارة في حالة المعوقين ( وخاصة عوق في اليدين ) وذلك بأستخدام تحريك جهاز الموبايل الموضوع على صدر السائق وتحريك السيارة معتمدة على قيم التسارع لمتحسس الموبايل والاستغناء عن موقود السيارة …

وارسال القيم الى المحركات السيارة وتوجيها يمينا ويسارا والامام والخلف والتوقف …..والتوقف في حالة عبور جسم خلف السيارة أي بالتوقف التلقائي …

 

Read the rest of this entry

%d مدونون معجبون بهذه: