Как построить каркасный дом своими руками видео с нуля: Каркасный дом своими руками: поэтапное выполнение работ

Создание видео с помощью Adobe Express

Руководство пользователя Отмена

Поиск

1. Руководство пользователя Adobe Express
2. Введение
   1. Обзор Adobe Express
      
   2. Что нового в Adobe Express
   3. Системные требования Adobe Express
      
   4. Сочетания клавиш | Adobe Express
      
   5. Adobe Express | Часто задаваемые вопросы
      
   6. Примечания к выпуску
3. Adobe Express в Интернете, бета-версия
   1. Бета-версия Adobe Express FAQ
   2. Обзор функций бета-версии Adobe Express
   3. Найти и отправить Adobe Stock Content ID
4. Создание и редактирование графики, фотографий и видео
   1. Начало работы с шаблонами Adobe Express
      
   2. Создание нескольких страниц в Adobe Express
   3. Создайте веб-страницу с помощью Adobe Express
      
   4. Создание видео с помощью Adobe Express
      
   5. Анимированные тексты и фотографии
   6. Импорт цветовых тем из Adobe Color
5. Создание брендов и управление ими
   1. Как создавать бренды и управлять ими в Adobe Express
   2. Узнайте, как управлять общими брендами и активами брендинга в Adobe Express
   3. Использование пользовательских шрифтов в Adobe Express
      
6. Content Scheduler
   1. Обзор Content Scheduler
   2. Подключить учетные записи социальных сетей
   3. Планирование и публикация постов в социальных сетях
   4. Медиа-спецификации для постов в социальных сетях
7. Быстрое действие
   1. Изменение размера изображений с помощью быстрого действия
   2. Удалите фон с изображений с помощью быстрого действия
   3. Преобразование изображений в JPG или PNG с помощью быстрого действия
   4. Обрезать изображение с помощью быстрого действия
   5. Обратное видео с помощью быстрого действия
   6. Обрезать видео с помощью быстрого действия
      
   7. Измените размер видео с помощью быстрого действия
   8. Преобразовать в GIF с помощью быстрого действия
   9. Преобразование видео в MP4 с помощью быстрого действия
   10. Обрезать видео с помощью быстрого действия
       
   11. Изменить скорость видео с помощью быстрого действия
   12. Объединяйте видео и изображения с помощью быстрых действий
   13. Преобразование в PDF и обратно с помощью быстрого действия
   14. Редактирование текста и изображений PDF с помощью быстрых действий
   15. Объединяйте и упорядочивайте файлы в один PDF-файл с помощью быстрых действий
   16. Создать QR-код с помощью быстрого действия
   17. Анимировать персонажа из аудио с помощью быстрого действия
   18. Часто задаваемые вопросы | Быстрые действия
8. Публикация и совместное использование
   1. Совместная работа и совместное использование в Adobe Express
      
   2. Размещение ваших проектов Adobe Express
   3. Создание и использование библиотек Creative Cloud
   4. Перенос проектов между аккаунтами
   5. Конфиденциальность и разрешения
9. Adobe Express для мобильных устройств
   1. Adobe Express для iOS
   2. Adobe Express для Android
   3. Управление подписками Adobe Express на iOS
   4. Управление подписками Adobe Express на Android
   5. Управление подписками Adobe Express в Samsung Galaxy Store
10. Adobe Express для образования
    1. Adobe Express для образования
    2. Учителя — все, что вам нужно знать об Adobe Express для образования
    3. Студенты — все, что вам нужно знать об Adobe Express для образования

Узнайте, как создавать видео с помощью Adobe Express, размещать их и публиковать.

Создавайте и редактируйте видео с помощью онлайн-редактора видео Adobe Express. Изучите темы для видео, когда начнете создавать видео. Темы загружаются со шрифтами, переходами и цветовыми схемами. Выберите тот, который лучше всего подходит для вашего видео, и смотрите, как он объединяет ваши клипы в захватывающее видео.

Попробуй это сейчас

Чтобы создать видео, выполните следующие действия:

1. На домашней странице Adobe Express щелкните значок (+) и выберите Видео.
   

2. Введите имя или заголовок для вашего видео. Это имя можно изменить позже. Вы также можете пропустить этот шаг.

3. Выберите шаблон , чтобы применить стиль и улучшить внешний вид вашего контента.
   

4. Начните создавать видео, добавляя элементы в разные видеокадры.

   Видео: загрузите видеофайл с вашего устройства.

   Текст: добавьте текст и отрегулируйте его размер. Нажмите, перетащите текст и отрегулируйте выравнивание.
   

   Фото: вы можете искать бесплатные фотографии в Adobe Stock или загружать их из своих библиотек, Lightroom, Dropbox, Google Фото или Google Диска.

   Значок: поиск и выбор из тысяч значков, лицензированных Creative Commons.

   Микрофон: используйте микрофон вашего устройства для записи звука.

5. В правом верхнем углу нажмите:

   • Макет, чтобы выбрать один из макетов для упорядочивания содержимого.
   • Темы для установки шрифта и стиля текста.
     
   • Измените размер, чтобы выбрать широкоэкранный или квадратный формат.
   • Музыка на выбор из нашей коллекции или добавление музыки с вашего устройства.

6. Когда ваше видео будет готово, нажмите «Поделиться», чтобы получить новый уникальный URL-адрес. Теперь ваше видео готово к публикации в социальных сетях, отправке по электронной почте или добавлению в информационные бюллетени и другие публикации.

   Инструмент обмена также может генерировать фрагмент кода, который позволяет вам встроить новую страницу в существующий веб-сайт, вставив код в файлы вашего сайта. Вы также можете отправить свой проект на Google Диск.
   

7. Пригласите своих товарищей по команде и друзей для совместной работы над проектом, щелкнув значок «Пригласить» и введя адрес электронной почты. Только один пользователь может редактировать проект одновременно.
   

Как отключить звук в видео?

В видеоредакторе Adobe Express выберите значок Карандаш  в правом верхнем углу, затем выберите значок Отключить звук .

Как изменить скорость моих видео?

В разделе быстрых действий на панели управления Adobe Express выберите заголовок Видео , а затем выберите Изменить скорость . Перетащите видео по вашему выбору в редактор, и теперь вы можете выбрать один из нескольких вариантов скорости видео по вашему выбору с правой стороны.

Как перевернуть части моего видео?

В разделе быстрых действий панели инструментов Adobe Express выберите заголовок Video , а затем выберите Обратное видео . Перетащите видео по вашему выбору в редактор, и все готово!

Где размещено мое видео?

Содержимое Adobe Express размещено на серверах Adobe. Дополнительные сведения см. в разделе Размещение проектов Adobe Express.

Предоставление общего доступа к проекту Adobe Express

В Adobe Express легко сотрудничать с вашей командой и делиться своими творениями. Дополнительные сведения см. в разделе Совместная работа и обмен в Adobe Express.

Больше похоже на это

• Начало работы с шаблонами Adobe Express
• Создайте веб-страницу с помощью Adobe Express
  
• Анимированные тексты и фото
• Создавайте бесплатные заставки для YouTube за считанные минуты.
• Средство для создания слайд-шоу

Войдите в свою учетную запись

Войти

Пошаговое руководство по созданию собственной нейронной сети с нуля | Марко Пейшейро

Изучите основы глубокого обучения и создайте собственную нейронную сеть для классификации изображений

·

Для рук -о видеоуроках по машинному обучению, глубокому обучению и искусственному интеллекту, посмотрите мой канал на YouTube.

Что такое глубокое обучение

Все мы слышали о глубоком обучении раньше. Он стал очень популярным среди специалистов по науке о данных и теперь используется в самых разных условиях благодаря недавним достижениям в области вычислительных мощностей, доступности данных и алгоритмов.

Но что именно представляет собой глубокое обучение?

Проще говоря, глубокое обучение относится к обучению нейронной сети .

Итак, что такое нейронная сеть?

Ну, это просто функция, которая соответствует некоторым данным. В своей простейшей форме существует единственная функция, подбирающая некоторые данные, как показано ниже. Эта структура называется нейроном .

Функция может быть любой: линейной функцией или сигмовидной функцией. Конечно, один нейрон не имеет преимуществ перед традиционным алгоритмом машинного обучения.

Следовательно, нейронная сеть объединяет кратных нейрона. Думайте о нейронах как о строительных блоках нейронной сети. Сложив их, вы можете построить нейронную сеть, как показано ниже:

Обратите внимание, как каждый вход подается на каждый нейрон. Нейронная сеть сама определит, какая функция лучше всего соответствует данным. Все, что вам нужно предоставить, это входы и выходы.

Зачем использовать глубокое обучение?

Глубокое обучение успешно применяется во многих контролируемых условиях обучения. Традиционные нейронные сети применяются в целях интернет-рекламы. Сверточные нейронные сети ( CNN ) отлично подходят для маркировки фотографий, а рекуррентные нейронные сети ( RNN ) используются для распознавания речи или машинного перевода.

В последние годы наша цифровая деятельность значительно возросла, генерируя очень большие объемы данных. В то время как производительность традиционных методов машинного обучения стабилизируется по мере использования большего количества данных, достаточно большие нейронные сети увидят, что их производительность будет увеличиваться по мере того, как будет доступно больше данных. В последние годы хранение данных стало очень дешевым, а вычислительные мощности позволяют обучать такие большие нейронные сети.

Вот почему глубокое обучение сейчас так интересно. У нас есть доступ к большим объемам данных, и у нас есть вычислительная мощность, чтобы быстро тестировать, придумывать и повторять эксперименты, чтобы создать мощные нейронные сети!

Теперь, когда мы знаем, что такое глубокое обучение и почему оно такое классное, давайте закодируем нашу самую первую нейронную сеть для классификации изображений! Запустите свой ноутбук Jupyter!

Цель состоит в том, чтобы построить нейронную сеть, которая будет принимать изображение в качестве входных данных и выводить, независимо от того, является ли это изображением кошки или нет.

Не стесняйтесь взять всю записную книжку и набор данных здесь. Он также содержит несколько полезных утилит для импорта набора данных.

Импорт данных

Как всегда, мы начинаем с импорта соответствующих пакетов, чтобы наш код заработал:

Затем мы загружаем данные и смотрим, как выглядят картинки:

И вы должны увидеть следующее:

Затем распечатаем дополнительную информацию о наборе данных:

И вы должны увидеть:

Как видите, у нас есть 209 изображений в обучающем наборе, и у нас есть 50 изображений для обучения. Каждое изображение представляет собой квадрат шириной и высотой 64 пикселя. Кроме того, вы заметили, что третье измерение изображения равно 3. Это связано с тем, что изображение состоит из трех слоев: красного слоя, синего слоя и зеленого слоя (RGB).

Каждое значение в каждом слое находится в диапазоне от 0 до 255 и представляет собой красный , или синий , или зеленый пиксель, создавая уникальный цвет для каждой комбинации.

Теперь нам нужно сгладить изображения, прежде чем передавать их в нашу нейронную сеть:

Отлично! Теперь вы должны увидеть, что обучающая выборка имеет размер (12288, 209). Это означает, что наши изображения были успешно сведены, так как

12288 = 64 x 64 x 3.

Наконец, мы стандартизируем наш набор данных:

Выберите функцию активации

Возможно, вы уже знаете, что здесь имеет смысл использовать сигмовидную функцию. Я предполагаю, что вы знаете большинство свойств сигмовидной функции. В противном случае вы можете узнать больше здесь.

Математически сигмовидная функция выражается как:

Итак, давайте определим сигмовидную функцию, так как она пригодится позже:

Отлично, но что такое z ? Это взвешенный ввод, который выражается следующим образом:

Где w — матрица веса , а b — смещение . Теперь нам нужно инициализировать веса и смещение .

Думайте о весе как о важности функции. Обычно мы инициализируем его значением 9.0323 ненулевое случайное значение .

Смещение — это константа, которую мы добавляем, как точку пересечения к линейному уравнению. Это дает нейронной сети дополнительный параметр для настройки, чтобы улучшить соответствие. Смещение может быть инициализировано равным 0.

Теперь нам нужно определить функцию для прямого распространения и для обратного распространения .

Во время прямого распространения выполняется ряд вычислений для создания прогноза и вычисления стоит . Стоимость – это функция, которую мы хотим минимизировать. В нашем случае функция стоимости будет:

Где y — это наблюдение, а y_hat — прогноз.

Затем обратное распространение вычисляет градиент или производные. Это будет полезно на этапе оптимизации, потому что, когда производные близки или равны 0, это означает, что наши параметры оптимизированы для минимизации функции стоимости.

Следовательно, запишем следующую функцию:

Отлично! Как упоминалось выше, нам нужно повторить прямое распространение и обратное распространение, чтобы обновить параметры, чтобы минимизировать функцию стоимости. Это делается с помощью градиентного спуска . Для этого мы устанавливаем скорость обучения , которая представляет собой небольшое положительное значение, которое контролирует величину изменения параметров при каждом запуске.

Важно выбрать подходящее значение для скорости обучения, как показано ниже:

Если он слишком мал, обучение нейронной сети займет больше времени, как показано слева. Если он слишком велик, вы можете никогда не достичь глобального минимума, и градиентный спуск будет колебаться вечно.

В нашем случае мы обновим параметры следующим образом:

Где альфа скорость обучения. В коде пишем:

Отлично, мы почти закончили! Все, что нам нужно сделать, это вычислить прогноз. Зная, что сигмовидная функция выводит значение от 0 до 1, мы определим, что если значение больше 0,5, мы прогнозируем положительный пример (это кошка). В противном случае мы предскажем ложный пример (не кошку).

Удивительно! Объединение всех наших функций в единую модель должно выглядеть так:

Теперь мы можем обучать нашу модель и делать прогнозы!

После запуска приведенной выше ячейки кода вы должны увидеть, что точность обучения составляет 99 %, а на тестовом наборе — 70 %. Неплохо для простой нейронной сети!

Вы даже можете построить график зависимости стоимости от количества итераций:

И вы должны увидеть:

Вы видите, что стоимость действительно снижается после каждой итерации, что мы и наблюдаем хотеть.

Не стесняйтесь экспериментировать с различными скоростями обучения и количеством итераций, чтобы увидеть, как это повлияет на время обучения и точность модели!

Поздравляем! Вы изучили основы глубокого обучения и построили свою самую первую нейронную сеть для классификации изображений! Концепции, изложенные в этом посте, имеют основополагающее значение для понимания более сложных и продвинутых структур нейронных сетей.