Публикации по теме 'neural-networks'


Базовая архитектура сверточной нейронной сети (CNN)
Автор: Яш Гупта В моей последней статье, которую вы можете найти здесь , мы определили нейронные сети как основу глубокого обучения. Нейронные сети добавляют человеческий интеллект к машинам, буквально имитируя основную часть человеческого мозга (о которой вы также можете найти больше в посте Джоанны здесь , если вам интересно): нейронная сеть, которая перемещает нейроны по всему мозгу для вывода ответа на определенный стимул. Однако существует множество типов этих искусственных..
Почему это называется градиентным спуском!
Почему это называется градиентным спуском! Если производная всегда является постоянной величиной, как сделать ее равной нулю!
Является ли обучение с самоконтролем будущим ИИ?
Крупнейшие технологические компании разрабатывают искусственный интеллект, способный обучаться самостоятельно Самостоятельное обучение (SSL) часто называют «будущим искусственного интеллекта». Google и Facebook используют этот метод машинного обучения, чтобы установить новые ориентиры в области обработки естественного языка и компьютерного зрения.
Как использовать пул рентабельности инвестиций и согласование рентабельности инвестиций в нейронных сетях (PyTorch 1.0)
ОБНОВЛЕНИЕ : этот метод больше не нужен для Torchvision 0.3+, который увеличивает рентабельность инвестиций. Для Torchvision 0.3+ требуется PyTorch 1.1+. Эта статья по-прежнему публикуется для людей, которым необходимо использовать ROI с PyTorch 1.0, и представляет собой обзор того, как работает объединение ROI в целом. Если вы когда-либо хотели выполнить проект глубокого обучения, связанный с компьютерным зрением или обработкой изображений, вы, возможно, встречали слои ROI Pool и ROI..
Обучение нейронных сетей прогнозированию цен с помощью TensorFlow
Узнайте, как сделать вашу DNN более эффективной при решении задач регрессии: практическое руководство с TensorFlow и Keras. Использование глубоких нейронных сетей для задач регрессии может показаться излишним (и довольно часто), но в некоторых случаях, когда у вас есть значительный объем многомерных данных, они могут превзойти любые другие модели машинного обучения. Когда вы изучаете нейронные сети, вы обычно начинаете с некоторой проблемы классификации изображений, такой как набор..
Машинное обучение 101 Все алгоритмы в python (нейронная сеть, прямое и обратное распространение от…
Машинное обучение 101 Все алгоритмы в питоне (нейронная сеть прямого и обратного распространения с нуля) Делаем задания профессора Эндрю на популярном курсе машинного обучения Coursera на Python. В этом блоге я расскажу вам о выполнении самых популярных заданий курса машинного обучения, доступных в Интернете, представленных профессором Эндрю Нг. Мы собираемся построить алгоритм нейронной сети с нуля для выполнения мультиклассовой классификации. Если вы не читали мои предыдущие..
Создайте нейронную сеть с нуля - часть 2
Мягкое введение в серию нейронных сетей (GINNS) - часть 2 Введение В этом посте мы собираемся построить Perceptron для And Logic Gate, эту модель, которую мы собираемся построить с нуля, используя python и numpy. Я предполагаю, что вы прочитали серию «Нежное введение в нейронные сети» - часть 1 »и что вы уже знакомы с основными концепциями нейронных сетей. Если вы новичок в этой теме, я настоятельно рекомендую вам начать с части 1. Вы все еще здесь? Отлично, этот пост будет..