Публикации по теме 'neural-networks'
Нейронные сети: все, что вам нужно знать
Нейронные сети — это модель машинного обучения, основанная на структуре и функциях человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов обработки, называемых искусственными нейронами, которые работают вместе для решения сложных задач. Нейронные сети предназначены для обучения на собственном опыте и могут использоваться для различных задач, таких как классификация изображений, обработка естественного языка и принятие решений.
Существует несколько типов нейронных сетей, каждая из..
Ванильный градиентный спуск против мини-пакетного градиентного спуска
В этом небольшом эксперименте мы увидим, чем мини-пакетный градиентный спуск лучше, чем ванильный градиентный спуск.
Для нашего эксперимента мы будем использовать небольшую сеть, как показано ниже.
В классе нейронной сети мы будем кодировать как ванильный градиентный спуск, так и мини-пакетный градиентный спуск.
схема:
генерировать данные написать класс FeedForwardNeuralNetwork наблюдать за результатами ванильного GD, а также мини-пакетного GD
Некоторый импорт
import..
Почему шумиха вокруг GNN?
СТАТЬЯ
Почему шумиха вокруг GNN?
Из книги Graph Neural Networks in Action Кейты Бродуотер
Получите скидку 35 % на Графические нейронные сети в действии , введя fccbroadwater в поле кода скидки при оформлении заказа на сайте manning.com .
В областях, где нет недостатка в рекламе новых технологий и методов, GNN без преувеличения являются скачком вперед как в области глубокого обучения, так и в области графовой аналитики.
Графические данные обладают характеристиками, которые..
Обзор: ResNet - победитель ILSVRC 2015 (классификация изображений, локализация, обнаружение)
В этой статье рассматривается ResNet [1]. ResNet может иметь очень глубокую сеть, состоящую из до 152 слоев , изучая функции остаточного представления вместо непосредственного изучения представления сигнала.
ResNet вводит пропуск соединения (или ярлыка соединения ), чтобы соответствовать входным данным предыдущего уровня следующему уровню без каких-либо изменений входных данных. Пропускное соединение позволяет иметь более глубокую сеть, и, наконец, ResNet становится Победителем..
Интуиция в области нейронных сетей: 4. Коннекционистская временная классификация
Близкие!
Сегодня я собираюсь поговорить о теме, на понимание которой у меня ушло много времени (на самом деле очень много времени), как мотивации использования, так и его работы - Connectionist Temporal Classification (CTC) .
Прежде чем говорить о CTC , давайте сначала разберемся, что такое модели Sequence-to-Sequence :-)
Модели последовательность-последовательность: . Это нейронные сети, которые принимают любую последовательность - символы, слова, пиксели изображения и выдают..
Практика нейронных сетей с прогнозированием диабета с использованием keras
Привет выродки ..! Сегодня я собираюсь поговорить о простом примере машинного обучения, который предскажет, есть ли у человека диабет или нет (нужно ли давать некоторую информацию, чтобы предсказать, есть ли у нас диабет?). Конечно, да, вам нужно предоставить некоторую информацию, чтобы предсказать прогноз. Или еще как мы узнаем, есть у человека диабет или нет.
Итак, я предполагаю, что вы слышали о названии технологии под названием нейронная сеть. Если нет, позвольте мне немного..
Создание собственного GPT (СБОР ДАННЫХ 1.0)
День 2
Чем больше ваш набор данных, тем точнее ваша модель прогнозирования данных — неизвестно (по крайней мере, мне)
Я попытаюсь загрузить все данные, которые я собираю, в папку на Google Диске, указанную ниже.
https://drive.google.com/drive/folders/1h10GNIYmYhmQmf-tkCubSPEmIqs61BK2?usp=sharing
Цель этого GPT — помочь прогнозировать цены на акции и обобщать финансовые отчеты.
для этого мы должны четко понимать, какие данные мы собираем.
В первой бета-версии SadatGPT я..
