Публикации по теме 'neural-networks'
Могут ли компьютеры научиться быть забавными?
Создание заголовков The Onion с помощью цепей Маркова и других махинаций.
Посмотрите данные и исходный код этого проекта в моем репозитории GitHub .
Могут ли компьютеры научиться быть забавными? Шансы не в их пользу, но некоторые ученые начали увлекаться компьютерным юмором. [подробнее о связанных работах здесь]. Я решил попробовать свои силы в программировании комедии на машине, поэтому я провел исследование с помощью машинного обучения в наборе данных, состоящем примерно из 3000..
Воскресный брифинг D4S №147
Выпуск №147
Воскресный брифинг D4S №147
Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
20 марта 2022 г.
Дорогие друзья, Добро пожаловать на 147-й выпуск воскресного брифинга.
На этой неделе мы продолжим перерыв в ведении блога, но вы можете ознакомиться с нашими последними публикациями. В подстеке Visualization for Science у нас есть 3D Surface Plot: распределение населения США ». Мы..
Эпизод 2. Реализация логистической регрессии с нуля.
В этом посте мы продолжим с того места, где остановились в истории 1. В истории 1 мы узнали о различных интерпретациях логистической регрессии. В этой истории мы будем реализовывать LR с нуля. Если вы не видели рассказ 1, вот ссылка на него.
Моя цель в этой серии — создать полностью функционирующую нейронную сеть с нуля, поэтому реализация выполняется таким образом, чтобы ее было легче распространить на нейронные сети.
Создание данных
Здесь мы собираемся генерировать данные..
Еще один крутой поворот? Прогнозирование третьей волны COVID-19 в Индии с помощью LSTM
Завершите проект прогнозирования новых случаев COVID-19 в течение следующих 90 дней с помощью LSTM (код включен)
В Индии снова наблюдается резкий рост числа случаев COVID-19! 27 декабря 2021 года было зарегистрировано всего 6 358 новых случаев. Но всего за 14 дней, 10 января 2022 года, было зарегистрировано колоссальное количество новых случаев — 168 063. Кривая третьей волны очень крутая, поэтому сейчас это вызывает большую озабоченность.
Итак, я подумал об использовании..
Изучение дикого запада генерации естественного языка - от n-грамм и RNN до Seq2Seq
Изучение дикого запада генерации естественного языка - от n-грамм и RNN до Seq2Seq
Введение в модели естественного языка, как это преподается на занятиях по НЛП в Стэнфорде
Вначале создание текста было основано на шаблонах или системах на основе правил, которые были достаточно интерпретируемыми и хорошо подходили для конкретных узких приложений. Но масштабирование таких систем требовало невероятных усилий ручной инженерии. Просто в языке нет четко сформулированных и определенных..
Регуляризация в машинном обучении
Регуляризация — это подход к решению проблемы переобучения модели. Переобученная модель не может обобщить оценки на тестовых данных. Когда базовая модель, которую нужно изучить, имеет низкое смещение / высокую дисперсию или когда у нас небольшой объем данных, оценочная модель склонна к переобучению. Регуляризация уменьшает дисперсию модели.
Что такое переоснащение в машинном обучении?
Переобучение — это концепция в науке о данных, которая возникает, когда статистическая..
Понимание градиентного спуска в регрессии перед погружением в обратное распространение нейронных сетей.
Если вы новичок в науке о данных или машинном обучении, у вас может возникнуть соблазн сбежать в Kaggle и сразу же приступить к работе над большими проектами, и я вас не виню; Я тоже люблю работать над проектами и бросать себе вызов. Хотя лучший способ научиться программировать — это работать над проектами и учиться на своих ошибках, есть один важный фундаментальный шаг, на который вы должны обратить внимание. Благодаря таким фреймворкам, как TensorFlow или PyTorch, вам осталось всего..
