Публикации по теме 'neural-networks'
Разработка через тестирование для нейронных сетей, часть I — Модульное тестирование
Первоначально опубликовано на http://blog.simiacryptus.com/2017/12/unit-testing-and-neural-networks.html
Важнейшей частью любого хорошего программного обеспечения является тестовый код. Это преуменьшение того, что тесты улучшают качество; они улучшают масштабируемость всего процесса разработки программного обеспечения. Тесты позволяют писать больше кода, быстрее, лучше. Одной из ведущих методологий тестирования является модульное тестирование: философия разбиения программного..
Используйте оптимизацию Intel Deep Learning в TensorFlow
Искусственный интеллект
Используйте оптимизацию Intel Deep Learning в TensorFlow
Задайте единую переменную среды, чтобы повысить производительность до 3 раз
TensorFlow - это широко используемый фреймворк для глубокого обучения (DL). Intel сотрудничает с Google, чтобы оптимизировать свою производительность на платформах на базе процессоров Intel Xeon, используя Intel oneAPI Deep Neural Network (oneDNN), кроссплатформенную библиотеку производительности с открытым исходным кодом для..
Вот невероятная жидкая форма ИИ, которая постоянно учится у мира
Не удивляйтесь тому, как будет выглядеть ИИ будущего
Об искусственном интеллекте сложно делать какие-либо выводы.
Когда вы думаете, что думаете об этом, на вашем экране всплывает такая история.
Одно можно сказать наверняка - хотя ИИ учится делать многие вещи, которые делают люди, он не похож на обычный человеческий мозг. Возможно, это нормально, поскольку все живые существа на Земле имеют мозг самых разных форм и размеров.
Изучение удивительной силы..
Код нейронных сетей без MATRIX
Искусственные нейронные сети с помощью кода без матриц
Привет, мир! Нейронные сети сложны, и для понимания этого обратного распространения требуется много времени, поэтому я попытался закодировать нейронные сети без использования каких-либо матриц, и это стало намного проще для понимания.
Итак, давайте начнем с примера, а затем мы сможем построить нейронную сеть на этом примере. Рассмотрим задачу XOR, в которой противоположные знаки дают 1, а те же знаки дают ноль.
Ввод: 0,0 - - - - -..
Ежедневный информационный бюллетень — 3 декабря 2020 г.
Ежедневный информационный бюллетень — 3 декабря 2020 г.
Классификация звуков для мобильных приложений с использованием TFLite, обучение модели игре NES Punch-Out и улучшенные модели распознавания объектов нейробиологами — все это читайте в сегодняшнем выпуске Data Science Daily.
Модели классификации звука для мобильных приложений с использованием Teachable Machine и TFLite
Модели машинного обучения могут классифицировать звук по предопределенным категориям, таким как щебетание..
Вычисления v0.6.0
Сокращено название пакета «feedforward» до «forward». Реализована регуляризация Dropout Добавлена демонстрация MNIST, в которой используется Dropout. Добавлена фабричная функция для векторов-столбцов с постоянным входом Добавлена функция генерации случайного булевого массива Логическое значение передается во время прямого распространения, чтобы различать обучение и прогнозирование. Интерфейс SparseForwarding требует, чтобы классы реализовывали переадресацию для выбора записей...
Почему я не могу сказать, что делает моя нейронная сеть?
Как инженер по машинному обучению, создающий нейронные сети для ранжирования в поиске, я иногда получаю (очень разумный) вопрос: почему вещи так ранжируются в этом конкретном результате поиска? » Ответ в трех честных словах: Не знаю .
Тогда я сразу понимаю, как это звучит странно. Если вы зададите инженеру, сидящему у меня на столе, вопрос типа «Почему этот результат поиска загружается 10 секунд?», Вы ожидаете ответа. Так почему же вы не можете спросить, почему нейронная сеть поставила..
