Публикации по теме 'neural-networks'
Оптимизация нейронных сетей с помощью биомимикрии
Это вторая часть из серии об изучении алгоритмов, вдохновленных природой. См. Часть первую здесь, где мы рассмотрим последствия, которые возникают, когда мы выбираем алгоритм для решения целевой проблемы . Следующие две части, часть третья и часть четвертая , можно найти по их ссылкам.
Как упоминалось в первом сообщении, я постараюсь взять темы, изученные в Natural Computing, преподаваемые в Goldsmiths, и применить их к нейронным сетям или против них, где это возможно, чтобы сделать..
Руководство по TensorFlow для новичков
Долгое время я просто пытался решить, какую из них изучить между TensorFlow и PyTorch, двумя из самых популярных библиотек для глубокого обучения. Мне лучше было потратить время на изучение и совершенствование одного, чем просто на сравнение. Спустя какое-то время я понял, что не так много можно потерять, если предпочтет одно другому. В конце концов я просто решил воспользоваться TensorFlow от Google и взяться за дело.
Как только я начал изучать TensorFlow, я понял, что TensorFlow имеет..
[Заархивированное сообщение / STL 10] Полные результаты для регуляризации с точки зрения весов [Руководство Назад…
Этот пост содержит другую визуализацию эксперимента «Регуляризация с точки зрения весов».
Смещение результатов
Набор данных изображения STL
Z: Базовый уровень (без регуляризации) (без нормализации партии)
Набор данных изображения STL
Z: исходный уровень (без регуляризации) (с нормализацией партии)
Набор данных изображения STL
A: abs(Theta) (без пакетной..
Создание вашей первой нейронной сети на Python с Tensorflow
Если вы хоть немного изучали машинное обучение, вы слышали о Tensorflow, одном из самых популярных инструментов для проектирования, обучения и использования моделей машинного обучения.
https://www.tensorflow.org/
Хотя вы, безусловно, можете выполнять задачи машинного обучения без каких-либо готовых инструментов, Tensorflow стал любимой экосистемой инструментов в сообществе машинного обучения, помогающей людям запускать свои проекты машинного обучения.
В этом уроке я покажу вам,..
Капсульные сети за пределами распознавания изображений
Принимая во внимание новизну капсульных сетей, неудивительно, что некоторые исследователи до сих пор ставят под сомнение их ценность и способность превзойти более традиционные подходы к распознаванию изображений. Несмотря на первоначальные успехи на этом поприще, впереди много работы. Не говоря уже об их применении в областях, отличных от компьютерного зрения. Однако пока скептики сомневаются, кто-то еще проверяет это на практике и ищет новые пути развития. Следуя по стопам своих..
Иногда мне не хватает духу удалить свои искусственные нейронные сети
Иногда мне не хватает духу удалить свои искусственные нейронные сети
Я их проектирую. Я кропотливо пишу код для их создания. Я обучаю их - иногда неделями - со всеми данными, которые мне удалось собрать. Я начинаю использовать их и вижу, что они так многому научились. Я вижу, что они иногда лучше меня классифицируют вещи, которые я им бросаю. Я также вижу, что они часто делают те же ошибки, что и я. Я ими горжусь!
Но затем, через несколько хороших дней, приходит мой начальник и..
Блуждание по стране искусственного интеллекта… Часть 4: Эксперименты по разработке и обучению модели
Обратное распространение эффективно обучает модель, что еще можно попробовать ??
В последнем посте я построил кастомную реализацию нейронной сети. Хотя лично я реализовал алгоритм обратного распространения также для сети, но я не показываю это здесь ... Есть много сообщений, которые демонстрируют с кодом, как обратное распространение работает как для базового, так и для матричного подхода. Но как насчет разработки модели? Часто говорят, что выбор дизайна или архитектуры модели -..
