Публикации по теме 'neural-networks'


«Взлом кода мозга: погружение в биоправдоподобные нейронные сети и поиски…
Отправьтесь в одиссею к загадке разума: биоправдоподобные нейронные сети и поиск человекоподобного ИИ Добро пожаловать, любознательные умы, в завораживающее царство биоправдоподобных нейронных сетей, где чудеса вычислительного интеллекта пытаются имитировать запутанную элегантность собственных нейронных сетей нашего мозга. Присоединяйтесь ко мне, когда мы будем исследовать ключевые компоненты, которые делают эти сети необычными, и раскроем их значение в поисках человекоподобного ИИ...
О добавлении отрицательных рекуррентных синапсов в нейронную сеть
О добавлении синапсов отрицательной обратной связи в нейронную сеть Недостающее звено в глубоких нейронных сетях Особенность добавления отрицательных рекуррентных синапсов к нейронной сети заключается в том, что они вводят внутренние состояния в сети. Возьмем, к примеру, эту простую схему триггера: Если оба входа A и B активны, то в этой цепи возможны два взаимоисключающих состояния: либо C активен, но не D или наоборот. Этот пример зависит от того, был ли..
Персептроны
Как мы знаем, атомы являются строительными блоками материи, а микропроцессоры — строительными блоками компьютера, а персептрон — строительными блоками нейронных сетей . Если вы видите слово Perceptron, оно состоит из двух слов: Восприятие (существительное) способность ощущать что-либо Нейрон (существительное) нервная клетка в человеческом мозгу, которая превращает сенсорный ввод в значимую информацию. Теперь мы можем понять, что персептрон подобен искусственному нейрону, который..
Введение в машинное обучение и Hello World в нейронных сетях
Привет ребята, Здесь мы собираемся построить базовые модели распознавания образов с помощью нейронных сетей. Нейронные сети — это более продвинутая тема машинного обучения, относящаяся к глубокому обучению, но в этом базовом вводном примере мы используем внешние библиотеки, чтобы немного упростить задачу. Во-первых, у вас должны быть некоторые базовые предпосылки машинного обучения. Что такое машинное обучение? Да, как говорится в теме, машины учатся. Машинное обучение — это..
Функции Firebase, ReactNative и TensorflowJS — Модели ИИ в рамках бюджета
Было бы здорово, если бы, когда вы идете в зоомагазин, вы знали, что получаете лучший корм для кошек для своего пушистого друга? В этой статье мы воспользуемся облачными функциями Firebase для размещения модели TensorFlow.js и откроем ее для прогнозов с помощью вызовов API из Android ReactNative Приложение — все по цене $0. Начните с Firebase Зарегистрируйте бесплатную учетную запись Firebase здесь: https://console.firebase.google.com/ . Вам нужно будет создать проект,..
Создание модели искусственной нейронной сети для расширения возможностей диалогового ИИ
Разговорный ИИ стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, обеспечивая работу виртуальных помощников, чат-ботов и систем поддержки клиентов. За кулисами этих интеллектуальных систем лежит замечательная технология искусственных нейронных сетей (ИНС). Создание надежных и интерактивных моделей диалогового ИИ опирается на ИНС. Мы изучим процесс создания модели сети ИИ, чтобы помочь диалоговому ИИ, и поговорим о конкретных шагах и соображениях. Я разделил весь процесс на 6 шагов,..
Прогнозирование популярности кулинарных видео на YouTube
Команда: Корбин Кахалан, Александр Левин-Купман, Джеффри Олсон Введение Экономика создателей, от блоггеров до инфлюенсеров, оценивается более чем в 104 миллиарда долларов и выросла до 50 миллионов артистов (Flynn 2022). С 2 миллиардами зарегистрированных пользователей в месяц и более чем миллиардом часов видео, просматриваемых каждый день (YouTube 2022), YouTube является двигателем экономики авторов и считается вторым по популярности веб-сайтом в мире (Similarweb 2022). Некоторые..