Публикации по теме 'artificial-neural-network'


#Paperoftheweek - это «Критика чистого обучения и того, чему могут научиться искусственные нейронные сети ...
Текущий успех искусственных нейронных сетей (ИНС) потряс общество не только из-за задач, которые оно уже может решить, но и из-за обещаний, которые этот интеллект сможет выполнять в ближайшем будущем, если его прогресс и развитие будут продолжать расти. с той же скоростью. Хотя этот водоворот искусственного интеллекта получил широкое освещение в СМИ, показывая нам использование, неправильное использование, будущее использование и не очень убедительное использование этой технологии...
Разборка рекуррентных нейронных сетей
Почему РНС? Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это нейронные сети, которые хорошо моделируют последовательности данных. Последовательности данных включают в себя такие вещи, как музыка, напряжение / ток с течением времени, крутящий момент определенного болта на производственной линии, измеренный для нескольких компонентов на этой линии, или данные зрения (кадры изображения) с течением времени. Рекуррентная нейронная сеть может моделировать эти последовательности данных, прогнозировать их..
Действительно ли искусственные нейронные сети учатся?
Или их процесс обучения - это просто еще одна идея в гиперуранионе? Две тысячи лет назад некоторые греческие парни в одеждах спрашивали себя, откуда берутся идеи и как мы учимся. Эти вопросы превратили их в существенных исторических персонажей и вызвали постоянную дискуссию. Отвечая на вопрос «как мы учимся?» может провести нас через путешествие философов и мыслителей по всему миру. Как это связано с сегодняшними дискуссиями о глубоком обучении? Ответ менее философский и более..
Нейронная сеть и ее компоненты
Базовое введение в нейронные сети и их компоненты Эта статья является частью серии Повторное руководство по нейронной сети . Его индекс можно найти здесь: https://medium.com/@prakhar.verma7/refresher-guide-on-neural-networks-438c678df575 Нейронная сеть? Обычно нейронные сети (или, точнее, ИНС) вводятся по аналогии с человеческим мозгом, но я думаю, что это сложно понять, поэтому я предлагаю думать об этом как о функции между вводом и выводом с многочисленными..
7 типов искусственных нейронных сетей, которые нужно знать инженерам машинного обучения
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..
Классификаторы машинного обучения
Что такое классификация? Классификация - это процесс прогнозирования класса заданных точек данных. Классы иногда называют целями / метками или категориями. Классификационное прогнозное моделирование - это задача аппроксимации функции отображения (f) входных переменных (X) в дискретные выходные переменные (y). Например, обнаружение спама у поставщиков услуг электронной почты можно определить как проблему классификации. Это бинарная классификация, так как существует только 2 класса..
Нейронные сети: проблемы и решения
Хотя концепция искусственной нейронной сети существует с 1950-х годов, только недавно у нас появилось оборудование, способное претворить теорию в жизнь. Предполагается, что нейронные сети способны имитировать любую непрерывную функцию. Но часто мы сталкиваемся с тем, что сети не работают на должном уровне, или требуется много времени, чтобы получить достойные результаты. К проблеме следует подходить статистически, а не интуитивно относиться к изменениям, которые должны быть внесены в..