Публикации по теме 'neural-networks'
Предстоящие изменения в TensorFlow.js
Предстоящие изменения в TensorFlow.js 07 апреля 2020 г. — Автор: Янник Ассогба, инженер-программист, исследователь Google. Поскольку TensorFlow.js используется все больше и больше… блог.tensorflow.org
Теперь Tensorflow JS → становится проще в использовании и более модулируемым → это означает, что TFJS будет облегченным.
Изменения → польза → возможность выбирать только определенные бэкенды → так он более оптимизирован → быстрее →..
FAISS : ПОИСК СХОДСТВА ИИ
FAISS — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Facebook AI Research (FAIR), которая предоставляет эффективные алгоритмы поиска сходства и кластеризации для многомерных векторов. Название «FAISS» расшифровывается как «Поиск подобия искусственного интеллекта в Facebook». Он специально разработан для обработки крупномасштабных наборов данных и широко используется в различных приложениях, включая поиск изображений и текста, рекомендательные системы и задачи компьютерного..
Нормализация слоя, примененная к нейронной сети
Пошаговая реализация на Python
В этом посте мы увидим, как применять нормализацию слоя, которую мы изучали в предыдущем посте.
Вы можете скачать Jupyter Notebook здесь .
Примечание. В этом посте используется многое из предыдущих глав. Рекомендуется просмотреть предыдущие сообщения.
Вернуться к предыдущему сообщению
Вернуться к первому сообщению
5.5.2 Нормализация уровня, часть II
Мы будем использовать два разных слоя для нормализации и масштабирования-сдвига...
Разработка первой нейронной сети с TensorFlow
Введение
В этой статье я объясню, что такое нейронная сеть и как ее реализовать с помощью библиотеки TensorFlow через Google Colab.
Что тебе нужно знать
Чтобы понять эту статью, было бы лучше, если бы у вас были некоторые знания в Python (библиотека Numpy) и в машинном обучении.
Машинное обучение
Машинное обучение - это область обучения, которая дает компьютерам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования .
Другими..
Нейросетевые эксперименты: универсальный аппроксиматор
Обзор
Говорят, что нейронная сеть является универсальным аппроксиматором функций, как понимать это предложение? Давайте проведем несколько экспериментов, чтобы получить более интуитивное понимание.
Чтобы быть интуитивно понятным и простым для понимания, мы используем нейронную сеть для подбора одномерной функции, то есть y=f(x)
Эксперименты
Функция y=x
обучающие образцы :
Как показано на рисунке:
Синие точки представляют обучающие выборки, все они взяты из..
Настройка гиперпараметров — Keras Tuner (реализация Python Tensorflow)
Настройка гиперпараметров — Keras Tuner (реализация Python Tensorflow)
Привет, ребята. Это Арвин. Не теряйте времени, так что я начну немедленно. Настройка гиперпараметров — довольно важный вопрос. Так что же, во имя всего этого нечестивого, такое «настройка гиперпараметров»?
Настройка гиперпараметров заключается в нахождении набора оптимальных значений гиперпараметров для алгоритма обучения при одновременном применении этого оптимизированного алгоритма к любому набору данных ...
Объяснимый искусственный интеллект (XAI)
Демистификация объяснимого искусственного интеллекта (XAI): почему это важно и как это работает
Искусственный интеллект (ИИ) меняет наш образ жизни и работы: от персональных рекомендаций в социальных сетях до сложных медицинских диагнозов. Однако по мере того, как системы ИИ становятся более сложными, их становится все труднее понять и объяснить. Это вызвало опасения по поводу прозрачности, подотчетности и справедливости принятия решений ИИ. Откройте для себя объяснимый..
