Публикации по теме 'neural-networks'


Полезна ли скорость обучения в искусственных нейронных сетях?
Эта статья поможет вам понять, зачем нам нужна скорость обучения и полезно ли она для обучения искусственной нейронной сети. Используя очень простой код Python для однослойного персептрона, значение скорости обучения будет изменено, чтобы уловить его идею. Введение Препятствием для новичков в искусственных нейронных сетях является скорость обучения. Меня много раз спрашивали о влиянии скорости обучения на обучение искусственных нейронных сетей (ИНС). Почему мы используем скорость..
Глубокое изучение нейронных сетей
Развитие технологий подняло человечество на небывалую высоту. Области медицины, безопасности, образования и других видов помощи находятся на пике своего развития. Но это еще не все. Искусственный интеллект — это следующее большое достижение в мире технологий и компьютерных наук, но чтобы понять его, важно знать, из чего он сделан. Важно знать, что такое глубокое обучение и что такое искусственная нейронная сеть. "Источник" Область технологий ИИ чрезвычайно продвинута и интересна. Эти..
Автоэнкодер на основе Keras для обнаружения аномалий в последовательностях
Используйте Keras для разработки надежной архитектуры NN, которую можно использовать для эффективного распознавания аномалий в последовательностях. Предположим, у вас есть очень длинный список последовательностей строк, например список аминокислотных структур ('PHE-SER-CYS', 'GLN-ARG-SER', ...), серийные номера продуктов ('AB121E', 'AB323 ',' DN176 '…) или пользовательские UID, и вам необходимо создать какой-либо процесс проверки, который обнаружит аномалии в этой последовательности...
научиться глубокому обучению | 1 день
основы нейронных сетей Нейронные сети — очень мощный алгоритм машинного обучения, используемый в большинстве современных проектов. Например, распознавание лиц, распознавание голоса, игра в шахматы и беспилотные автомобили. И мы называем это нейронными сетями, потому что эти узлы напоминают нейроны в мозгу. Эти узлы будут принимать входные данные, обрабатывать эту информацию и, наконец, выдавать результат в виде решения! Эти отдельные узлы называются персептронами или нейронами, и..
Снижение веса == Регуляризация L2?
Нейронные сети - отличные аппроксиматоры функций и экстракторы функций, но иногда их веса становятся слишком специализированными и вызывают переобучение. Именно здесь появляется концепция регуляризации, которую мы обсудим вместе с небольшими различиями между двумя основными методами регуляризации веса, которые ошибочно считаются одинаковыми. Вступление: Нейронные сети были впервые представлены в 1943 году Уорреном Маккалоком и Уолтером Питтсом, но не были достаточно популярны, так..
Как Shotty сокращает производственные затраты за счет ресурсов графического процессора SONM
Студия постпродакшна The Shotty - признанная компания на рынке рендеринга и обработки спецэффектов для мировой киноиндустрии. Процессы рендеринга и спецэффектов требуют большой вычислительной мощности графического процессора. С помощью рынка вычислительной мощности SONM Shotty приобрел ресурсы, необходимые для рендеринга видео, что позволило значительно снизить производственные затраты. Вызов для Шотти Даже для небольших задач, чем полнометражные фильмы, Шотти столкнулся с..
Умный композитор с механизмом внимания
СОДЕРЖАНИЕ Введение в механизм внимания. Постановка задачи. Подготовка данных Seq2Seq моделирование, кодировщик-декодер, уровень внимания. Результат Будущая работа использованная литература 1. Введение в механизм внимания Вот подробное описание механизма внимания в моем предыдущем блоге , оно охватывает все детали того, как работает внимание. Когда мы думаем об английском слове «внимание», мы понимаем, что оно означает направлять свое внимание на что-то и уделять..