Публикации по теме 'neural-networks'
Как спроектировать нейронную сеть
Как спроектировать нейронную сеть . Мы поговорим о том, как спроектировать нейронную сеть в 2020 году, и рассмотрим некоторые полезные методы, появившиеся или популяризировавшиеся в период с 2018 по 2020 год. видео, я также рассмотрю некоторые из наших недавних статей и объясню, как мы с коллегами проектировали нейронные сети для ограниченных сред. Хорошо, давайте начнем!
Мой первый совет остается прежним. Вам действительно не нужно тратить слишком много времени, пытаясь..
Оптимизируйте машинное обучение с помощью генетического алгоритма
Часто в машинном обучении нам всегда нужно оптимизировать функции или параметры. Вот почему использование алгоритмов оптимизации в нескольких методах машинного обучения становится очень распространенным. Существует несколько алгоритмов оптимизации, но генетический алгоритм нашел применение во многих областях машинного обучения. В этом уроке я попытаюсь объяснить, что такое генетический алгоритм. Мы также реализуем простую версию генетического алгоритма и объясним его интуицию. После..
Классификация игр NBA с использованием машинного обучения.
С помощью этой статьи я покажу различные методы классификации для определения результата игры НБА.
Предыстория НБА для тех, кто не имеет о ней представления.
Национальная баскетбольная ассоциация ( NBA ) - это мужская профессиональная баскетбольная лига в Северной Америке, состоящая из 30 команд (29 в США и 1 в Канаде). Это одна из четырех основных профессиональных спортивных лиг США и Канады и широко считается ведущей мужской профессиональной баскетбольной лигой в мире.
Что такое..
Развитие искусственного интеллекта с помощью нейронных сетей: прогресс на благо человечества или его подрыв?
Наш интеллект делает нас людьми. ИИ - это расширение этой способности.
Искусственный интеллект или ИИ - текущая «ГОРЯЧАЯ ТЕМА». Все гудят по этому поводу, кто-то за, кто-то против. И сторонники постоянно работают над тем, чтобы вывести его на уровень, превосходящий воображение.
В текущем сценарии так называемый тест Тьюринга определяется как квалификационный тест для надежной и эффективной модели ИИ. Тест Тьюринга - это метод определения того, соответствует ли модель ИИ..
Уменьшение размера нейронной сети и поддержание точности: извлечение знаний
Некоторые нейронные сети слишком велики для использования. Есть способ сделать их меньше, но при этом сохранить точность. Прочтите, чтобы узнать, как это сделать.
Практическое машинное обучение - это компромисс. Мы можем повысить точность нейронных сетей, сделав их больше, но в реальной жизни большие нейронные сети трудно использовать. Конкретно проблема возникает не в обучении, а в развертывании. Большие нейронные сети можно успешно обучать на гигантских кластерах..
Google и Университет Джона Хопкинса | Могут ли состязательные примеры улучшить распознавание изображений?
Фундаментальным понятием в китайской философии и культуре является Инь и Ян - вера в то, что гармония достигается, когда противоположности сосуществуют и разделяют элементы друг друга. Это можно интерпретировать как предположение, что цель и добро можно найти даже в таких вещах, как наводнения, комары и - в мире искусственного интеллекта - в примерах противостояния.
Противоречивые примеры - это возмущения, добавленные к изображению, которые невидимы для человеческого глаза, но могут..
Новички спрашивают: «Сколько скрытых слоев / нейронов использовать в искусственных нейронных сетях?»
Новички в искусственных нейронных сетях (ИНС) могут задать несколько вопросов. Некоторые из этих вопросов включают в себя, какое количество скрытых слоев следует использовать? Сколько скрытых нейронов в каждом скрытом слое? Какова цель использования скрытых слоев / нейронов? Всегда ли увеличение количества скрытых слоев / нейронов дает лучшие результаты? Я рад сообщить, что мы смогли ответить на такие вопросы. Чтобы было ясно, ответить на них может быть слишком сложно, если решаемая..
