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Implement gradient ascent algorithm
Visualize image features that maximally activate filters of a CNN
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In this short, 1 hour long guided project, we will use a Convolutional Neural Network - the popular VGG16 model, and we will visualize various filters from different layers of the CNN. We will do this by using gradient ascent to visualize images that maximally activate specific filters from different layers of the model. We will be using TensorFlow as our machine learning framework. The project uses the Google Colab environment which is a fantastic tool for creating and running Jupyter Notebooks in the cloud, and Colab even provides free GPUs for your notebooks. You will need prior programming experience in Python. This is a practical, hands on guided project for learners who already have theoretical understanding of Neural Networks, Convolutional Neural Networks, and optimization algorithms like gradient descent but want to understand how to use the TensorFlow to visualize various filters of a CNN. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Prior experience in Python, theoretical understanding of Convolutional Neural Networks and optimization algorithms like gradient descent.
Deep Learning
Artificial Neural Network
Convolutional Neural Network
Machine Learning
Tensorflow
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction
Downloading the Model
Get Submodels
Image Visualization
Training Loop
Final Results
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Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
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Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.
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