Публикации по теме 'neural-networks'
Аналоговый, цифровой и куда мы движемся
Это путешествие во времени, на 40 лет назад. Для простоты мы будем вести часы с текущей датой 07/07/21, потому что все устремляются в будущее.
Причина, по которой мы берем всех в прошлое и будущее, заключается в том, что нам нужно организовать множество хозяйственных операций с точки зрения логистики.
В будущем путешествие во времени будет ограничено заполнением пятен и неровностей во Вселенной.
Почему сейчас?
Самая последняя дата перезапуска всегда является самой безопасной при..
Реальность с фальшивыми новостями
Обнаружение фейковых новостей с помощью sci-kit Learn и глубокого обучения
После президентских выборов 2016 года фейковые новости стали обычным термином в лексиконе каждого. Даже самый популярный твит Дональда Трампа посвящен фейковым новостям.
Дезинформация, обычно распространяемая в социальных сетях и традиционных новостных агентствах, по-прежнему широко распространена из-за использования заголовков кликбейтов и поляризующего контента.
Изучая недавние мировые события, мы..
Нейронные сети: проблемы и решения
Хотя концепция искусственной нейронной сети существует с 1950-х годов, только недавно у нас появилось оборудование, способное претворить теорию в жизнь. Предполагается, что нейронные сети способны имитировать любую непрерывную функцию. Но часто мы сталкиваемся с тем, что сети не работают на должном уровне, или требуется много времени, чтобы получить достойные результаты. К проблеме следует подходить статистически, а не интуитивно относиться к изменениям, которые должны быть внесены в..
полное введение в машинное обучение для новичков
Люди все время узнают новое. Будь то новое умение, рецепт, который вы никогда не готовили, или историческое событие, люди обладают врожденной способностью научиться что-то делать, затрачивая достаточно времени и усилий. Компьютеры, с другой стороны, нужно научить делать совершенно определенным образом. Однако что, если бы можно было научить компьютер как учиться? Машинное обучение изучает именно эту концепцию прямо сейчас.
Обычно компьютерная программа содержит какой-то алгоритм:..
DL02: написание нейронной сети с нуля (код)
Ознакомьтесь с предыдущим руководством:
DL01: написание нейронной сети с нуля (теория)
Привет, хакеры, время еще одного перерыва на кофе!
На этот раз приступим к кодированию.
Сопроводительный код можно найти здесь .
Numpy используется для математических вычислений в Python.
Укроп используется для хранения всех переменных в файле Python, чтобы их можно было загрузить позже. Установить с помощью pip3 install dill .
Теперь создадим класс для neural_network:..
Машинное обучение: нейронная сеть
Еще одна модель машинного обучения — «нейронная сеть». Он был вдохновлен тем, как настоящие нейроны взаимодействуют друг с другом, и упрощает их деятельность в такой форме: у нас есть разные входы x с разными весами (w); сумма входов по их весам запускает определенную функцию активации, которая сравнивается с порогом срабатывания, определяющим выход y.
Единица персептрона — это линейная функция, которая действует, как описано выше, и имеет выход 1 или 0. Следовательно, результатом..
Представляем глубокое обучение без программирования
После нескольких месяцев интенсивной разработки программного обеспечения для проверки концепции и устранения различных технических рисков Simplify.ai запустила кампанию на Kickstarter для нашего первого продукта, DLNC, что означает Глубокое обучение, без кодирования .
Эта статья представляет собой изложение нашего мышления и мотивации для создания такой программной платформы. От камер Google Clips до датчиков в беспилотных автомобилях и различных приложений искусственного интеллекта..
