Публикации по теме 'neural-networks'


Как быстрее обучить нейронную сеть с помощью оптимизаторов?
Как быстрее обучить нейронную сеть с помощью оптимизаторов? Тайны нейронных сетей, часть IV Когда я работал над последней статьей , у меня была возможность создать собственную нейронную сеть, используя только Numpy. Это была очень сложная задача, но в то же время она значительно расширила мое понимание процессов, происходящих внутри NN. Среди прочего, этот опыт заставил меня по-настоящему понять, сколько факторов влияет на производительность нейронной сети. Выбранная архитектура,..
Раскрытие возможностей нейронных сетей: будущее искусственного интеллекта?
Искусственный интеллект прошел долгий путь с момента своего появления, а алгоритмы глубокого обучения лидируют. Однако новый тип нейронной сети быстро делает себе имя в этой области, и это не GPT-3… Это невероятное чудо называется Spiking Neural Network (SNN). SNN привлекают внимание своими уникальными возможностями и потенциалом для решения проблем способами, недоступными для традиционных алгоритмов глубокого обучения. Чем отличаются SNN? Традиционные алгоритмы глубокого..
Какие алгоритмы я должен знать, чтобы стать хорошим программистом?
15 лучших алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый программист Какие алгоритмы я должен знать, чтобы стать хорошим программистом? Подробное руководство по наиболее важным алгоритмам построения интеллектуальных систем В последние годы машинное обучение преобразовало многие отрасли и открыло передовые возможности. Если вы программист, хорошо разбираетесь в основных алгоритмах машинного обучения, это может значительно расширить ваш набор навыков и карьерные..
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Искусственный интеллект - это не что иное, как имитация человеческого интеллекта в машинах, которые встроены в программу, чтобы думать, как люди, и имитировать их действия с высокой точностью. Уникальные характеристики ИИ - это способность мыслить рационально. обеспечивать разумные результаты и предпринимать действия, которые имеют более высокую вероятность достижения целей. Основные цели искусственного интеллекта включают обучение, рассуждение и восприятие. Есть много подмножеств..
Взгляд на Python с точки зрения нейронной сети
и многое другое: Как установить и защитить Redis • Здравствуйте и добро пожаловать во флот! • Видеообзор Python Excel Automation • Добавочный сборщик мусора PyPy Тщательно подобранный контент, чтобы вы всегда были в курсе потрясающих статей о Python. Подпишитесь на бесплатную рассылку и получайте весь контент на свою электронную почту!
Ансамбли нейронного усреднения для табличных данных с TensorFlow 2.0
Нейронные сети для табличных данных: ансамблевое обучение без деревьев Нейронные сети применяются практически к любым типам данных (изображения, аудио, текст, видео, графики и т. д.). Только с табличными данными древовидные ансамбли, такие как случайные леса и деревья с градиентным усилением, по-прежнему намного более популярны. Если вы хотите заменить эту успешную классику нейронными сетями, ансамблевое обучение по-прежнему может быть ключевой идеей. В этом сообщении в блоге..
Глубокая кластеризация с разреженными данными
Довольно «неглубокий» и простой подход к глубокой кластеризации многомерных данных с использованием Keras и множественного обучения за 3 простых шага 1. Введение Обычно мы группируем данные, чтобы найти или узнать о взаимосвязях и структурах, которые существуют в них, особенно когда наши данные слишком сложны или слишком многомерны для простой описательной статистики. Когда дело доходит до многомерных данных, иногда поражает, насколько информативным и полезным может быть простой..