Публикации по теме 'neural-network-algorithm'


Создание и развертывание системы распознавания алфавита
Использование Anvil для развертывания модели сверточных нейронных сетей (CNN) на веб-сайте В этой статье я покажу вам, как создать систему распознавания алфавита с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) и развернуть ее с помощью nvil.works . В конце этого поста вы сможете создать точную копию системы, показанной выше. Содержание Сверточная нейронная сеть Реализация CNN Интеграция наковальни Сверточная нейронная сеть Давайте начнем с понимания, что такое..
Команда Google и Стэнфорда применяет цепочку размышлений, побуждая превзойти человеческую производительность в…
Современные большие языковые модели (LLM) продемонстрировали революционную производительность в широком диапазоне задач и областей, но у них есть свои ограничения. Эти недостатки можно выявить с помощью теста Beyond the Imitation Game (BIG-Bench, Srivastava et al., 2022), который оценивает LLM…
Искусственная нейронная сеть
Нейроны, Как построить сеть, Продвинутые нейронные сети Искусственная нейронная сеть — важная и интересная часть искусственного интеллекта (ИИ). Что такое нейронная сеть ? Нейронная сеть — это репликация нейронных процессов, происходящих в нашем мозгу. Это симуляция мозга, сконструированная на компьютере. Нейронная сеть, биологическая или искусственная, состоит из большого количества простых единиц и нейронов, которые получают и передают сигналы друг другу. Он состоит из..
ИСКУССТВО: ТЕОРИЯ АДАПТИВНОГО РЕЗОНАНСА
Теория адаптивного резонанса (АРТ) — это модель нейронной сети, которая была разработана для объяснения того, как мозг обрабатывает информацию. Впервые он был предложен Стивеном Гроссбергом и Гейл Карпентер в 1980-х годах и с тех пор используется для моделирования широкого спектра когнитивных явлений, включая зрительное восприятие, внимание и обучение. По своей сути ИСКУССТВО — это теория того, как мозг создает и поддерживает стабильные представления о мире даже в условиях двусмысленности..
Часто задаваемые вопросы о нейронных сетях для начинающих
Время от времени я получаю вопросы о том, как запустить сеть и что есть что. Я пытаюсь ответить на эти вопросы с точки зрения непрофессионала и подумал, что я буду медленно перечислять здесь, если кому-то это понадобится. Или я мог бы также просто предоставить ссылку, если кто-то задает подобные вопросы. Итак, вот оно. 1. Как работает нейронная сеть? Обратите внимание, что использование нейронной сети состоит из двух основных частей: 1) обучение и 2) тестирование /вывод...
Циклы обратной связи - друг или враг?
В большинстве алгоритмов машинного обучения петля обратной связи играет важную роль в повышении их производительности. Многие исследования искусственного интеллекта показывают, что уровень точности моделей нейронных сетей значительно выше с хотя бы одним контуром обратной связи, чем с моделями без такового. Однако некоторые спорят об этических проблемах реализации петель обратной связи в определенных интеллектуальных системах, таких как системы рекомендаций или механизмы принятия..
Внедрение машинного обучения в ускоренном режиме после разработки функций
После очистки данных и проектирования функций набор данных готов для внедрения машинного обучения. Пожалуйста, посетите мой предыдущий пост о Feature Engineering , прежде чем использовать алгоритмы машинного обучения для набора данных. Мой нижеприведенный пример можно найти в Kaggle . Найдите набор данных В посте я реализовал Пайплайн: как использовать пайплайн от Skikit-learn. pipeline класс позволяет использовать несколько оценщиков машинного обучения за один раз. ...