TensorFlow Dev Summit 2017


На TensorFlow Dev Summit 2017 представлены интересные результаты работы и использования TensorFlow (open-source библиотека для машинного обучения от компании Google).

TensorFlow в медицине — диагностика диабета по фотографии сетчатки

Выявление диабетической ретинопатии по фотографии сетчатки.
Обучающая выборка — 130 тыс. изображений (от 54 офтальмологов).
Используемая сеть — свёрточная нейронная сеть из 26 слоёв (Inception).

докладчик назвала её trusty dusty — надежная пыльная.

F-мера (F-score) — 0.95 (у среднего офтальмолога — 0.91).
Докладчик обозначила плюсы использования TensorFlow:
— быстрый старт,
— наличие предтренированных моделей (ImageNet)
— быстрое обучение с использованием GPU позволяет быстро проводить различные эксперименты,
— позволяет реинвестировать усилия на поиск правильной задачи, получение правильных данных/меток.

Классификация рака кожи

Обучающая выборка — 129 тыс. изображений.
Используемая сеть — Inception-V3.
Качество распознавания — лучше чем средний дерматолог.
Может работать на обычном мобильном телефоне.

TensorFlow на мобильных платформах и встраиваемых системах

О работе и использовании TensorFlow на мобильных (Android, iOS) и встраиваемых системах — Raspberry Pi.
Для использования на Raspberry Pi — рекомендуют не использовать кросс-компиляцию, а собирать прямо на малинке (потребуется g++4.8 (!)).
Со сборкой проекта с использованием TensorFlow есть нюансы — обязательно указывать определённые параметры при сборке (—whole-archive).
Интересен момент с конвертацией модели ИНС и квантованием весовых коэффициентов (Quanize weight), для уменьшения требуемого объёма памяти.
Также, использование только требуемых операций библиотеки TensorFlow позволяет уменьшить размеры используемого модуля.

TensorFlow — open-source библиотека для машинного обучения от компании Google. Была представлена 9 ноября 2015 года.

Код системы написан на языках С++ и Python и распространяется под лицензией Apache.

TensorFlow предоставляет библиотеку готовых алгоритмов численных вычислений, которые реализованы через графы потоков данных (data flow graphs), где:
узлы графа — реализуют математические операции или точки входа/вывода,
рёбра графа — представляют многомерные массивы данных (тензоры), передающиеся между узлами.
Причём, узлы могут быть закреплены за разными вычислительными устройствами и выполняться асинхронно, параллельно обрабатывая все приходящие тензоры.

Ссылки
TensorFlow Dev Summit 2017

TensorFlow
TensorFlow
TensorFlow: машинное обучение от Google, теперь – умнее и для всех
Hello, TensorFlow. Библиотека машинного обучения от Google
https://github.com/tensorflow/tensorflow
http://playground.tensorflow.org

По теме
Программа с нейросетью для закрывания окон на компьютере при приближении начальника
Сортировщик огурцов на Arduino, Raspberry Pi 3 и TensorFlow
Нейронная сеть — введение
Принцип обучения многослойной нейронной сети с помощью алгоритма обратного распространения
Пример работы самоорганизующейся инкрементной нейронной сети SOINN


Добавить комментарий

Arduino

Что такое Arduino?
Зачем мне Arduino?
Начало работы с Arduino
Для начинающих ардуинщиков
Радиодетали (точка входа для начинающих ардуинщиков)
Первые шаги с Arduino

Разделы

  1. Преимуществ нет, за исключением читабельности: тип bool обычно имеет размер 1 байт, как и uint8_t. Думаю, компилятор в обоих случаях…

  2. Добрый день! Я недавно начал изучать программирование под STM32 и ваши уроки просто бесценны! Хотел узнать зачем использовать переменную типа…

3D-печать AI Android Arduino Bluetooth CraftDuino DIY IDE iRobot Kinect LEGO OpenCV Open Source Python Raspberry Pi RoboCraft ROS swarm ИК автоматизация андроид балансировать бионика версия видео военный датчик дрон интерфейс камера кибервесна конкурс манипулятор машинное обучение наше нейронная сеть подводный пылесос работа распознавание робот робототехника светодиод сервомашинка собака управление ходить шаг за шагом шаговый двигатель шилд

OpenCV
Робототехника
Будущее за бионическими роботами?
Нейронная сеть - введение