Публикации по теме 'neural-networks'
Простое объяснение фильтров, шага и заполнения в CNN
Мы знаем, что CNN использует фильтры для извлечения признаков из изображения. Этот фильтр перемещается по изображению, начиная с верхнего левого угла и двигаясь вправо. Как только он достигает горизонтального конца изображения, он перемещается на один шаг по вертикали вниз, а затем начинает двигаться слева направо. Он повторяет этот процесс, пока не достигнет нижнего правого угла изображения.
Теперь давайте посмотрим, как эти фильтры извлекают функции из изображения, но перед этим..
Введение в нейронные сети: строительные блоки глубокого обучения
Введение в нейронные сети: строительные блоки глубокого обучения
Автономные транспортные средства, ChatGPT, Alexa или Siri и другие последние технологические достижения имеют одну общую черту — нейронные сети. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения компенсируют большинство технологических прорывов, а нейронные сети лежат в основе этих приложений. Нейронные сети имитируют сеть человеческого мозга. Человеческий мозг считается самой сложной вещью во Вселенной, а..
Банан или тостер? - Издание для глубокого обучения
TL;DR: Эта простая наклейка превратит ваш банан в тостер (для системы #DeepLearning)
(Хорошо, это немного упрощенно, но это не так далеко.)
Дело в том, что мы уже давно знаем, что классификацию изображений можно взломать (например, страшилки про знаки Стоп , школьные автобусы и т. д.). На самом деле, есть некоторые свидетельства того, что эта «взломоспособность присуща процессу», своего рода принцип неопределенности, если хотите. Большая часть работы до сих пор была..
Пакетная нормализация : что мы должны знать?
Знаете ли вы, что такое нормализация, до того, как узнали, что такое пакетная нормализация?
Прежде всего, мы обычно применяем нормализацию к данным перед тем, как добавить их в модель, заставляя переменную вычитаться из ее среднего значения, а затем делиться на ее стандартное отклонение (здесь нормализация относится к преобразованию z-показателя). Использование нормализации заключается в преобразовании числовых столбцов в наборах данных в более общий масштаб без искажения различий в..
Раскрытие мира науки о данных
Мой преобразующий опыт стажировки с LetsGrowMore
Введение
Оглядываясь назад на свое путешествие в качестве стажера в LetsGrowMore, я переполнен благодарностью за невероятную возможность погрузиться в увлекательный мир науки о данных. На протяжении всей стажировки я имел честь работать над передовыми проектами, которые оттачивали мои навыки создания моделей, а также приобретали бесценный опыт решения реальных проблем. От проведения исследовательского анализа наборов данных о терроризме..
8 советов о том, как выбрать архитектуру нейронной сети
Максимизация вашего потенциала ИИ: руководство по выбору оптимальной архитектуры нейронной сети
В последние годы популярность нейронных сетей растет, и с ростом их использования важно понимать, как выбрать правильную архитектуру нейронной сети для конкретной задачи. Выбор правильной нейронной сети может оказать существенное влияние на точность, скорость и экономическую эффективность модели.
В этой статье мы обсудим восемь советов, которые помогут вам выбрать правильную архитектуру..
Физика + машинное обучение — Нанофотонные нейронные сети
Нанофотонные нейронные сети — это новое направление в физике и машинном обучении, которое обещает низкоэнергетическое машинное обучение со сверхвысокой пропускной способностью, реализованное оптически.
Большая часть вычислительного оборудования очень расточительна в вычислительном отношении применительно к искусственным нейронным сетям, поскольку они были разработаны для схем фон Неймана (традиционных) вычислений.
«Одна из основных проблем заключается в том, что [схемы вычислений фон..
