Публикации по теме 'neural-networks'
Объясняя машинное обучение дедушке
Введение
Я знаю, что трудно понять предмет, который, кажется, выходит за рамки знаний даже людей, образованных в области STEM (наука, технология, инженерия и математика). Кажется, каждый день мы получаем новости о том, как машины могут выполнять новые задачи, которые раньше были эксклюзивными для людей, например, вождение, распознавание изображений, письмо и т. д. Этот пост призван объяснить человеку, не имеющему образования в области STEM, предмет машинного обучения, поэтому я..
10 минут до создания классификатора двоичных изображений CNN в TensorFlow
10 минут до создания классификатора двоичных изображений CNN в TensorFlow
Как построить бинарный классификатор изображений с использованием слоев сверточной нейронной сети в TensorFlow / Keras
Это краткое введение в компьютерное зрение, а именно, как создать классификатор двоичных изображений с использованием слоев сверточной нейронной сети в TensorFlow / Keras, ориентированный в основном на новых пользователей. Это простое в использовании руководство разбито на 3 раздела:
Данные..
Получение конкретной информации из неструктурированного текста
В этом проекте используются два подхода.
Модель двунаправленного потока внимания Использование NLTK pos tagger и LSTM и плотных слоев
Использование модели двунаправленного потока внимания (подробно)
Модель используется для ответа на конкретные вопросы из контекста, заданного ей в форме абзаца. То есть обрабатывает запрос и контекст . Например, если мы хотим извлечь определенный набор навыков из резюме. Мы зададим вопрос Каковы навыки? т.е. изменение будет в последнем..
Нейросетевой подход к решению обратных задач физики
Как нейронные сети могут сочетаться с методами параметризации, используемыми в инженерии, разработанными за последние полвека? Предварительный ответ: универсальное приближение, неявная регуляризация, облегчение проклятия размерности и эффективные вычислительные структуры!
Физика и уравнения с частными производными
Для проведения количественного анализа исследователи обычно применяют различные математические модели для своих задач. Например, можно использовать временные ряды для..
Интуиция в машинном обучении:
Строим мост между концепцией и математикой
Введение
Машинное обучение - захватывающая часть науки о данных, которую большинство из нас пытается изучить. Со всеми этими онлайн-курсами, статьями, блогами и видео, предлагающими нам множество источников на выбор. Когда дело доходит до обучения машинному обучению, важно иметь ключевое понимание этой области. Термины машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, искусственный интеллект могут показаться обычному человеку..
Дружелюбное введение в компьютерное зрение с искусственными нейронными сетями
Компьютерное зрение стало проще с Keras
Дружелюбное введение в компьютерное зрение с искусственными нейронными сетями
Использование Keras и искусственных нейронных сетей для распознавания рукописных цифр
вступление
Если вы хотите понять искусственные нейронные сети на высоком уровне и увидеть их реализацию для компьютерного зрения, этот пост для вас.
Компьютерное зрение . Во-первых, я считаю уместным начать эту статью с небольшого объяснения того, что понимается под..
Изучение задания по программированию (нед.-4 ML на Coursera): многоклассовая классификация и нейронные…
Я начал свой путь в машинном обучении в прошлом году с этого фантастического курса по машинному обучению от Стэнфордского университета на Coursera ( 2,5 миллиона записались на данный момент и 113 000 + 4,9/5 отзывов! Только что вау! Если вы только начинаете свой путь в машинном обучении, я очень рекомендую этот базовый курс.
Один из способов, который я нашел очень эффективным в изучении ML, — это вернуться к предыдущим задачам по программированию и решить их с помощью новых..
