Публикации по теме 'neural-networks'


Изучите свой алгоритм с Grad-CAM
Почему мы должны доверять ИИ настолько, чтобы управлять автомобилями, выявлять болезни и идентифицировать подозреваемых, если это черный ящик? Вступление Является ли ИИ всего лишь черным ящиком, которому мы начали достаточно доверять, чтобы водить машины, обнаруживать болезни, идентифицировать подозреваемых только из-за шумихи? Возможно, вы слышали о документальном фильме Netflix Coded Bias (вы можете посмотреть фильм здесь ). Фильм критикует алгоритмы глубокого обучения..
Почему больше значит больше (в глубоком обучении)
Как обобщаются большие нейронные сети Меньше значит больше. - Людвиг Мис ван дер Роэ Меньше значит больше только тогда, когда больше — это слишком много. - Фрэнк Лойд Райт Глубокие нейронные сети (DNN) глубоко изменили ландшафт машинного обучения, часто становясь синонимом более широких областей искусственного интеллекта и машинного обучения. Тем не менее, их рост был бы невообразим без их сообщника: стохастического градиентного спуска (SGD). SGD вместе со своими производными..
Сравнение нескольких линейных и нелинейных классификаторов на Fashion MNSIT с 5 метками.
Здесь мы будем использовать различные классификаторы машинного обучения и методы извлечения признаков для классификации ярлыков в наборе данных Fashion MNSIT. {Ярлыки изменены на 5}. ЛИНЕЙНЫЕ И НЕЛИНЕЙНЫЕ КЛАССИФИКАТОРЫ 1. Линейные классификаторы. Линейные классификаторы — это классификаторы, которые классифицируют входные данные на основе линейной комбинации значений признаков или если порог классификации линейный, т. е. линия и т. д. а. Линейный дискриминантный классификатор..
Создание классификатора изображений мирового класса для собак и кошек
В этом журнале мы попытаемся использовать сверточную нейронную сеть (доступную в библиотеке fastai) для создания классификатора изображений, который научит машину различать фотографии кошек и собак. Настройка Я использовал Paperspace для запуска машинного обучения в облаке, записные книжки Jupyter в качестве редактора и Python 3 в качестве языка программирования. Настройка данных Для обучения модели нам понадобятся три типа данных: Данные обучения - данные, используемые для..
Еженедельник ИИ, выпуск 5
Добро пожаловать в пятый выпуск AI Weekly, в котором собраны последние новости и события отрасли ИИ. Посетите Купить кофе , чтобы найти способы поддержать AI Weekly, или станьте участником Medium, используя ссылку ниже: Присоединяйтесь к Medium по моей реферальной ссылке — на этой неделе в I/O Как участник Medium, часть вашего членского взноса идет авторам, которых вы читаете, и вы получаете полный доступ к каждой истории… www.thisweekin.io..
FFN против RNN против CNN
В глубоком обучении существует три основных типа нейронных сетей: нейронные сети с прямой связью (FFN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN). Нейронные сети с прямой связью (FFN) Нейронные сети с прямой связью (FFN). Нейронные сети с прямой связью — это простейший тип нейронной сети, состоящий из ряда слоев, соединенных в прямом направлении. Они называются «упреждающими», потому что информация течет только в одном направлении, от входного слоя к выходному..
Демократизация отслеживания индексов: метод метаобучения на основе GNN для оптимизации разреженного портфеля
Инвестирование в акции — это распространенный способ для частных лиц увеличить свое состояние и диверсифицировать свой инвестиционный портфель. Одним из популярных методов инвестирования в акции является покупка биржевого фонда (ETF) или паевого инвестиционного фонда, который предлагает активно управляемый индексный фонд, который отслеживает индекс фондового рынка. Однако для инвесторов, живущих в Европе, многие из этих средств недоступны из-за правил UCITS. В качестве альтернативы мелкие..