Preskoči na sadržaj
Korištenjem servisa na Twitteru pristajete na korištenje kolačića. Twitter i partneri rade globalno te koriste kolačiće za analize, personalizaciju i oglase.

Za najbolje sučelje na Twitteru koristite Microsoft Edge ili instalirajte aplikaciju Twitter iz trgovine Microsoft Store.

  • Naslovnica Naslovnica Naslovnica, trenutna stranica.
  • O Twitteru

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Jezik: Hrvatski
    • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Melayu
    • Català
    • Čeština
    • Dansk
    • Deutsch
    • English
    • English UK
    • Español
    • Filipino
    • Français
    • Italiano
    • Magyar
    • Nederlands
    • Norsk
    • Polski
    • Português
    • Română
    • Slovenčina
    • Suomi
    • Svenska
    • Tiếng Việt
    • Türkçe
    • Български език
    • Русский
    • Српски
    • Українська мова
    • Ελληνικά
    • עִבְרִית
    • العربية
    • فارسی
    • मराठी
    • हिन्दी
    • বাংলা
    • ગુજરાતી
    • தமிழ்
    • ಕನ್ನಡ
    • ภาษาไทย
    • 한국어
    • 日本語
    • 简体中文
    • 繁體中文
  • Imate račun? Prijava
    Imate račun?
    · Zaboravili ste lozinku?

    Novi ste na Twitteru?
    Registrirajte se
Profil korisnika/ce fchollet
François Chollet
François Chollet
François Chollet
Ovjeren akaunt
@fchollet

Tweets

François CholletOvjeren akaunt

@fchollet

Deep learning @google. Creator of Keras, neural networks library. Author of 'Deep Learning with Python'. Opinions are my own.

Mountain View, CA
fchollet.com
Vrijeme pridruživanja: kolovoz 2009.

Tweets

  • © 2020 Twitter
  • O Twitteru
  • Centar za pomoć
  • Uvjeti
  • Pravila o privatnosti
  • Imprint
  • Kolačići
  • Informacije o oglasima
Odbaci
Prethodni
Sljedeće

Idite na profil osobe

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @

Odjava

Blokiraj

  • Objavi Tweet s lokacijom

    U tweetove putem weba ili aplikacija drugih proizvođača možete dodati podatke o lokaciji, kao što su grad ili točna lokacija. Povijest lokacija tweetova uvijek možete izbrisati. Saznajte više

    Vaši popisi

    Izradi novi popis


    Manje od 100 znakova, neobavezno

    Privatnost

    Kopiraj vezu u tweet

    Ugradi ovaj Tweet

    Embed this Video

    Dodajte ovaj Tweet na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Dodajte ovaj videozapis na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Hm, došlo je do problema prilikom povezivanja s poslužiteljem.

    Integracijom Twitterova sadržaja u svoje web-mjesto ili aplikaciju prihvaćate Twitterov Ugovor za programere i Pravila za programere.

    Pregled

    Razlog prikaza oglasa

    Prijavi se na Twitter

    · Zaboravili ste lozinku?
    Nemate račun? Registrirajte se »

    Prijavite se na Twitter

    Niste na Twitteru? Registrirajte se, uključite se u stvari koje vas zanimaju, i dobivajte promjene čim se dogode.

    Registrirajte se
    Imate račun? Prijava »

    Dvosmjerni (slanje i primanje) kratki kodovi:

    Država Kod Samo za korisnike
    Sjedinjene Američke Države 40404 (bilo koje)
    Kanada 21212 (bilo koje)
    Ujedinjeno Kraljevstvo 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
    Brazil 40404 Nextel, TIM
    Haiti 40404 Digicel, Voila
    Irska 51210 Vodafone, O2
    Indija 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
    Indonezija 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
    Italija 4880804 Wind
    3424486444 Vodafone
    » Pogledajte SMS kratke šifre za druge zemlje

    Potvrda

     

    Dobro došli kući!

    Vremenska crta mjesto je na kojem ćete provesti najviše vremena i bez odgode dobivati novosti o svemu što vam je važno.

    Tweetovi vam ne valjaju?

    Prijeđite pokazivačem preko slike profila pa kliknite gumb Pratim da biste prestali pratiti neki račun.

    Kažite mnogo uz malo riječi

    Kada vidite Tweet koji volite, dodirnite srce – to osobi koja ga je napisala daje do znanja da vam se sviđa.

    Proširite glas

    Najbolji je način da podijelite nečiji Tweet s osobama koje vas prate prosljeđivanje. Dodirnite ikonu da biste smjesta poslali.

    Pridruži se razgovoru

    Pomoću odgovora dodajte sve što mislite o nekom tweetu. Pronađite temu koja vam je važna i uključite se.

    Saznajte najnovije vijesti

    Bez odgode pogledajte o čemu ljudi razgovaraju.

    Pratite više onoga što vam se sviđa

    Pratite više računa da biste dobivali novosti o temama do kojih vam je stalo.

    Saznajte što se događa

    Bez odgode pogledajte najnovije razgovore o bilo kojoj temi.

    Ne propustite nijedan aktualni događaj

    Bez odgode pratite kako se razvijaju događaji koje pratite.

    François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
    • Prijavi Tweet

    Are you a deep learning researcher? Wondering if all this TensorFlow 2.0 stuff you heard about is relevant to you? This thread is a crash course on everything you need to know to use TensorFlow 2.0 + Keras for deep learning research. Read on!pic.twitter.com/dFNI2E6yjF

    09:12 - 11. ožu 2019.
    • 1.333 proslijeđena tweeta
    • 3.604 oznake „sviđa mi se”
    • rahul Theodora Hinkle Julian mahyamk Peter Baylies cossio Jacob Seifert painters_paradise Metin USLU
    29 replies 1.333 proslijeđena tweeta 3.604 korisnika označavaju da im se sviđa
      1. Novi razgovor
      2. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        1) The first class you need to know is `Layer`. A Layer encapsulates a state (weights) and some computation (defined in the `call` method).pic.twitter.com/og1hmez7vu

        1 reply 25 proslijeđenih tweetova 132 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      3. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        2) The `add_weight` method gives you a shortcut for creating weights. 3) It’s good practice to create weights in a separate `build` method, called lazily with the shape of the first inputs seen by your layer. Here, this pattern prevents us from having to specify `input_dim`:pic.twitter.com/9aZ9AkZFVQ

        1 reply 14 proslijeđenih tweetova 78 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      4. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        4) You can automatically retrieve the gradients of the weights of a layer by calling it inside a GradientTape. Using these gradients, you can update the weights of the layer, either manually, or using an optimizer object. Of course, you can modify the gradients before using them.pic.twitter.com/XcFLBMPFhy

        13 proslijeđenih tweetova 70 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      5. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        5) Weights created by layers can be either trainable or non-trainable. They're exposed in the layer properties `trainable_weights` and `non_trainable_weights`. Here's a layer with a non-trainable weight:pic.twitter.com/QKGyZr7OxM

        1 reply 13 proslijeđenih tweetova 57 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      6. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        6) Layers can be recursively nested to create bigger computation blocks. Each layer will track the weights of its sublayers (both trainable and non-trainable).pic.twitter.com/WeJMQ2nkte

        1 reply 11 proslijeđenih tweetova 58 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      7. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        7) Layers can create losses during the forward pass. This is especially useful for regularization losses. The losses created by sublayers are recursively tracked by the parent layers.pic.twitter.com/TcsfyBqilg

        1 reply 11 proslijeđenih tweetova 54 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      8. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        8) These losses are cleared by the top-level layer at the start of each forward pass -- they don't accumulate. `layer.losses` always contain only the losses created during the *last* forward pass. You would typically use these losses by summing them when writing a training loop.pic.twitter.com/ROYk5AOQUL

        1 reply 9 proslijeđenih tweetova 52 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      9. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        9) You know that TF 2.0 is eager by default. Running eagerly is great for debugging, but you will get better performance by compiling your computation into static graphs. Static graphs are a researcher's best friends! You can compile any function by wrapping it in a tf.function:pic.twitter.com/CnSrpVmCJc

        11 proslijeđenih tweetova 76 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      10. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        10) Some layers, in particular the `BatchNormalization` layer and the `Dropout` layer, have different behaviors during training and inference. For such layers, it is standard practice to expose a `training` (boolean) argument in the `call` method.pic.twitter.com/FA5pZM3kWS

        10 proslijeđenih tweetova 60 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      11. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        11) You have many built-in layers available, from Dense to Conv2D to LSTM to fancier ones like Conv2DTranspose or ConvLSTM2D. Be smart about reusing built-in functionality.

        1 reply 7 proslijeđenih tweetova 52 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      12. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        12) To build deep learning models, you don't have to use object-oriented programming all the time. All layers we've seen so far can also be composed functionally, like this (we call it the "Functional API"):pic.twitter.com/OohI9IZlQ5

        1 reply 12 proslijeđenih tweetova 62 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      13. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        The Functional API tends to be more concise than subclassing, & provides a few other advantages (generally the same advantages that functional, typed languages provide over untyped OO development). Learn more about the Functional API: https://www.tensorflow.org/alpha/guide/keras/functional …

        1 reply 8 proslijeđenih tweetova 62 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      14. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        However, note that the Functional API can only be used to define DAGs of layers -- recursive networks should be defined as `Layer` subclasses instead. In your research workflows, you may often find yourself mix-and-matching OO models and Functional models.

        5 proslijeđenih tweetova 32 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      15. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        That's all you need to get started with reimplementing most deep learning research papers in TensorFlow 2.0 and Keras! Now let's check out a really quick example: hypernetworks.

        1 reply 7 proslijeđenih tweetova 43 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      16. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        A hypernetwork is a deep neural network whose weights are generated by another network (usually smaller). Let's implement a really trivial hypernetwork: we'll take the `Linear` layer we defined earlier, and we'll use it to generate the weights of... another `Linear` layer.pic.twitter.com/11HjEvBBkh

        5 replies 25 proslijeđenih tweetova 126 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      17. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        Another quick example: implementing a VAE in either style, either subclassing (left) or the Functional API (right). I've posted this before. Find what works best for you!pic.twitter.com/3xUliC3nFb

        17 proslijeđenih tweetova 109 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      18. François Chollet‏Ovjeren akaunt @fchollet 11. ožu 2019.
        • Prijavi Tweet

        This is the end of this thread. Play with these code examples in this Colab notebook: https://colab.research.google.com/drive/17u-pRZJnKN0gO5XZmq8n5A2bKGrfKEUg … 🦄🚀

        19 replies 53 proslijeđena tweeta 292 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      19. Kraj razgovora

    Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.

    Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.

      Sponzorirani tweet

      false

      • © 2020 Twitter
      • O Twitteru
      • Centar za pomoć
      • Uvjeti
      • Pravila o privatnosti
      • Imprint
      • Kolačići
      • Informacije o oglasima