Публикации по теме 'neural-networks'
Нейронная сеть с нуля в Excel
Чтобы лучше понять, как работает обратное распространение
Хотя использование Excel/Google Таблиц для решения реальной проблемы с алгоритмами машинного обучения, безусловно, плохая идея, реализация алгоритма с нуля с помощью простых формул и простого набора данных очень полезна. понять, как работает алгоритм.
Я написал эти статьи, чтобы объяснить, как градиентный спуск работает для линейной регрессии и логистической регрессии:
Линейная регрессия с градиентным спуском в Excel..
Обнаружение угла изображения с помощью нейронных сетей
Как было бы здорово, если бы мы могли считывать угол изображения, просто используя нейронные сети. Его можно использовать для стабилизации видео в реальном времени или офлайн. Его также можно использовать для замены физических датчиков, используемых для измерения углов.
Звучит модно, поэтому я решил выбрать именно этот проект.
Примечание
Эта статья написана с учетом того, что вы уже знакомы с нейронными сетями. В этом проекте я использую фреймворк Keras . Давайте начнем...
Обслуживание крутых и освежающих нейронных сетей на устройстве с помощью Swift
В нашем втором выпуске с открытым исходным кодом за последнее время мы объявляем о выпуске Neuralyzer , библиотеки искусственной нейронной сети (ИНС) для Swift, которая поддерживает обучение на устройстве с использованием различных Архитектура нейронных сетей, оптимизаторы, функции потерь и типы слоев.
Мы создали Neuralyzer , потому что хотели а) иметь возможность обучать модели на устройстве с помощью б) API, который похож на наш автономный рабочий процесс. (например,..
AI Starter - Создайте свою первую нейронную сеть Convolution в Керасе с нуля, чтобы выполнять ...
Привет,
Как поживаешь? Добро пожаловать в серию AI Starter, часть -3.
Надеюсь, вы прочитали части 1 и 2 этой серии, где я объяснил основы машинного обучения, фреймворк глубокого обучения, введение в синтаксис кода Keras, обучил и протестировал простую нейронную сеть с использованием полностью связанных слоев.
В этом блоге мы научимся создавать модель классификатора с несколькими классами, используя слои свертки. Мы построим модель для классификации тестового изображения на любой..
Робот-генератор подписей к изображениям
Вы даете мне картинку, а я возвращаю вам историю!
Несколько месяцев назад я говорил о генераторе абзацев и завершении предложений с использованием LSTM . Генераторы автоматических текстов на базе искусственного интеллекта полюбились индустрии автоматизации благодаря огромным исследованиям и улучшениям в создании ответов на электронную почту (Gmail), автоматическом запросе ответов в чате (LinkedIn), прогнозировании следующего слова (как это видно во всех чат-приложениях, таких как..
DeepMind предлагает новый преобразователь зрения для произвольного размера и разрешения
Vison Transformer (ViT) стал доминировать в области компьютерного зрения. Он продемонстрировал превосходную производительность и гибкость при обработке входных последовательностей различной длины. Его высокая производительность сделала его грозным претендентом на замену обычной сверточной нейронной сети (CNN).
В новой статье Patch n’ Pack: NaViT, преобразователь изображения для любого соотношения сторон и разрешения исследовательская группа Google DeepMind представляет расширенную..
Google и TAU исследуют, как LLM на основе трансформаторов извлекают информацию из своих параметров
Большие языковые модели (LLM) на основе трансформеров, обученные на огромных объемах общедоступных данных, преуспели в сборе и хранении фактических знаний. В то время как предыдущие исследования были сосредоточены на том, как фактические ассоциации сохраняются в параметрах модели, вопрос о том, как LLM извлекают эти ассоциации во время вывода, остается относительно малоизученным.
