Публикации по теме 'neural-networks'


Использование PINN для моделирования глюкозо-инсулиновой реакции
В этой статье мы будем анализировать биологическую систему, называемую минимальной моделью¹, чтобы увидеть применение нейронной сети, основанной на физических данных (PINN), в среде с низким объемом данных. Минимальная модель объясняет взаимодействие между глюкозой и инсулином в организме человека. В частности, он моделирует изменение концентрации инсулина в тканевой жидкости организма во времени в ответ на скачки концентрации глюкозы в крови. I. Получение минимальной модели..
NN или XGBoost — Руководство
NN или XGBoost: руководство Краткое руководство, которое поможет выбрать наиболее подходящую модель Часть 1 - Введение Вдохновленные успехом Deep Learning в задачах Computer Vision, многие люди спорят, может ли NN выиграть игру для табличных данных. Одни говорят в пользу почти безграничного потенциала NN, другие ссылаются на достижения XGBoost в соревнованиях Kaggle. Некоторые даже пошли дальше и провели прямое сравнение двух моделей (например, Firefly.ai , MLJar , Ravid и..
Исследовательские работы на основе гибридных нейронных сетей
Гибридная квантово-классическая архитектура нейронной сети для бинарной классификации ( arXiv ) Автор: Дэвис Артур , Прасанна Датэ Вывод . Глубокое обучение — одна из самых успешных и далеко идущих стратегий, используемых сегодня в машинном обучении. Однако масштаб и полезность нейронных сетей по-прежнему сильно ограничены текущим оборудованием, используемым для их обучения. Эти опасения становятся все более насущными, поскольку обычные компьютеры быстро приближаются к..
Реализуйте нейронную сеть с нуля с помощью NumPy
Машинное обучение , Программирование Реализуйте нейронную сеть с нуля с помощью NumPy … Это не так сложно, как вы думаете Я думаю, что лучший способ понять, как работает нейронная сеть, - это реализовать ее с нуля. Именно этим я и собираюсь заняться в этой статье. Я создам класс нейронной сети и хочу сделать его более гибким. Я не хочу жестко закодировать в нем конкретные функции активации или потери или оптимизаторы (то есть SGD, Adam или другие методы на основе градиента)...
Генерация абстрактных изображений с использованием нейронных сетей
Искусственные нейронные сети состоят из слоев узлов, содержащих входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. Каждый узел соединяется с другим и имеет соответствующий вес и пороговое значение. Для генерации случайных цветных изображений мы разработаем архитектуру ANN, которая принимает значение каждого пикселя в качестве входных данных. Все входы модифицируются по весу и суммируются. Для обработки n-мерных данных в качестве входных данных мы можем использовать методы,..
Преобразование здравоохранения: влияние и применение инструментов машинного обучения
Введение: Индустрия здравоохранения претерпевает революционные преобразования, подпитываемые технологическими достижениями. Одним из наиболее перспективных направлений этой трансформации является интеграция инструментов машинного обучения. Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, может повысить точность диагностики, оптимизировать процессы лечения и, в конечном итоге, улучшить результаты лечения пациентов. В этой статье рассматривается глубокое влияние и..
Извлечение тональности твитов
Извлечение фраз поддержки для сентиментальных ярлыков Оглавление: Бизнес-проблема Источник данных Обзор данных Сопоставление проблемы реального мира с проблемой ML/DL Показатели эффективности Исследовательский анализ данных Предварительная обработка данных Модели глубокого обучения Сравнение моделей Развертывание модели Будущая работа Рекомендации 1. Бизнес-проблема Со всеми твитами, циркулирующими каждую секунду, трудно сказать, повлияет ли настроение, стоящее..