Искусственные нейронные сети (ИНС) привлекли значительное внимание в области глубокого обучения из-за убеждения, что они могут воспроизводить работу нашего мозга. Джеффри Хинтон, видная фигура в разработке ИНС, утверждает, что способность мозга обучаться на основе сильных связей служит основой для создания интеллектуальных машин. В интервью Николасу Томпсону в 2019 году Хинтон подчеркнул важность имитации этого процесса в ИНС. В этой статье рассматриваются взгляды Джеффри Хинтона и Яна..

В этой работе я буду создавать базовую нейронную сеть, используя только библиотеку Python NumPy. Шаг 1: Давайте сначала создадим наши независимые переменные или входной набор функций и соответствующую зависимую переменную или метки. input_set = np.array ([[0,1,0], [0,0,1], [1,0,0], [1,1,0], [1,1,1], [0,1,1], [0,1,0]]) #зависимая переменная label = np.array ([[1, 0, 0, 1, 1, 0, 1]]) label = labels.reshape (7,1) # преобразовать надписи в векторные Шаг..

Нейронные сети — это сети, используемые в машинном обучении, которые работают аналогично нервной системе человека. Он устроен так, чтобы функционировать подобно человеческому мозгу, в котором множество вещей связаны различными способами. Искусственные нейронные сети находят широкое применение в областях, где традиционные компьютеры не слишком хороши. Существует много видов искусственных нейронных сетей, используемых для вычислительной модели. Набор параметров и математических..

Распознавание объектов привлекает все большее внимание исследователей благодаря многочисленным приложениям. Например, он позволяет роботам выполнять такие задачи, как поиск объекта в неструктурированной среде или извлечение инструмента для сотрудника-человека. В этом исследовании мы представляем новый метод неконтролируемого извлечения признаков из данных красного, зеленого, синего и плюс глубины (RGB-D), которые затем объединяются с несколькими классификаторами для распознавания объектов...