Musterbild bewerbung

Nachdem Ihr Bild in ein Array konvertiert wurde, kann matplotlibes imshow() es anzeigen. Gewichtungen werden automatisch heruntergeladen, wenn ein Modell instanziiert wird. Sie werden bei .keras/models/ gespeichert. Sie können die Vorhersage-API mit dem Modell “Allgemein” aufrufen. Übergeben Sie einfach eine Bildeingabe mit einer öffentlich zugänglichen URL oder durch direktes Senden von Bildbytes. Lassen Sie L ein quadratisches Gitter sein und x = éxi,j, (i, j) ∈ L) ein zufälliges Feld sein, das zum Modellieren einer Klasse von Bildern verwendet wird. Angenommen, L stellt die beste Auflösung dar und bezeichnet x x0. Angenommen, für einige positive ganzzahlige M, x0 hat eine Wavelet-Erweiterung Keras Anwendungen sind Deep Learning-Modelle, die neben vortrainierten Gewichten zur Verfügung gestellt werden. Diese Modelle können für Vorhersage, Feature-Extraktion und Feinabstimmung verwendet werden. Die Wirksamkeit des mehrauflösungs-Gaußschen Gemischmodells lässt sich anhand eines Beispiels der Textursynthese veranschaulichen. Insbesondere haben wir in Abb.

17 ein originales Texturbild (aus dem Brodatz Texturset [51]), Synthese aus einem gaussischen Modell mit mehreren Auflösungsbildern (d. h. AR-Modell mit mehreren Auflösen) und Synthese aus gaussischen Mischmodellen mit mehreren Auflösungsbildern (eines mit kausalem und eines mit einem nicht kausalen Nachbarschaftssystem) gezeigt. Die gaussischen Mischmodelle mit mehreren Auflösungsbildern liefern deutlich bessere Ergebnisse als die aus dem Gaussian-Modell mit mehreren Auflösen. Darüber hinaus liefert das nicht kausale Nachbarschaftssystem bessere Ergebnisse als das kausale Nachbarschaftssystem. Weitere Beispiele und Diskussionen finden Sie in [25]. Die Daten aus Ihrem Bild werden im Rahmen gespeichert. Es kann in ein Array mit dem folgenden Code konvertiert werden: TensorFlow Hub verteilt auch Modelle ohne die oberste Klassifizierungsschicht. Diese können verwendet werden, um leicht Transfer-Lernen zu tun. In diesem Tutorial haben Sie gelernt, wie Sie eine einfache Bildaufnahmeschnittstelle implementieren, um die realen Anwendungen Ihres Machine Learning-Modells anzuzeigen. Hier beschreiben wir kurz zwei Anwendungen des blockbasierten Gaußschen Gemischbildmodells: Anomalieerkennung und Mehrauflösungstexturmodellierung.

Eine Darstellung von etwas ist ein Bild, Modell oder eine Reproduktion dieses Dings. Verweise auf Darstellungen sind im gewöhnlichen Diskurs vertraut und häufig. Einige typische Fälle sind folgende: Schließlich, im Vergleich zu den zufälligen Feldmodellen in den vorherigen Abschnitten beschrieben, kann diese blockbasierte Gaußsche Mischung Modell “unvollständig” erscheinen — vorausgesetzt, nur die marginalen PDFs, aber nicht die gemeinsame PDF des gesamten Feldes, p(x).