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Vue d’ensemble
CNTK référentiel contient des exemples utilisant CNTK API C# pour générer, entraîner et évaluer CNTK modèles de réseau neuronal.
LogisticRegression
Exemple hello-world pour entraîner et évaluer un modèle de régression logistique à l’aide de C#/API. Pour plus d’informations, consultez CNTK 101 : Régression logistique et primer ML.
MNISTClassifier
Cette classe montre comment générer et entraîner un classifieur pour les données d’écriture manuscrite (MNIST).
CifarResNetClassifier
Cette classe montre comment effectuer la classification d’images à l’aide de ResNet. Le modèle créé est une version lite de Deep Residual Learning pour la reconnaissance d’images. Pour plus d’informations, consultez les tutoriels Python .
TransferLearning
Cette classe illustre l’apprentissage du transfert à l’aide d’un modèle ResNet préentraîné. Pour plus d’informations, consultez les tutoriels Python .
LSTMSequenceClassifier
Cette classe montre comment créer un modèle de réseau neuronal récurrent à partir de la base et comment entraîner le modèle.