Публикации по теме 'neural-networks'
Используйте свои гиперпараметры: размер пакета и скорость обучения как регуляризация
Переосмысление этих гиперпараметров улучшит реальную производительность вашей модели.
Градиентный спуск - одна из первых концепций, которые многие изучают при изучении машинного или глубокого обучения. Этот алгоритм оптимизации лежит в основе большей части машинного обучения, в том числе обратного распространения ошибки в нейронных сетях. Изучая градиентный спуск, мы понимаем, что скорость обучения и размер пакета имеют значение.
В частности, увеличение скорости обучения ускоряет..
Новости ИИ 2021 (#3) — covid-19 i komputer lepszy od człowieka
За окнами зима. Sporo poniżej zera. Sprzyja do poszukiwań i zgłębiania nowości ze świata AI. W tym tygodniu przykład zasotosowania sztucznej inteligencji w łużbie człowiekowi- przewidywanie rozwoju choroby zakażonych covidem-19. Понадобится цепочка артикулов или cieplejszym temacie czyli voicebotach, кто является конгломератом różnych technologii AI — ASR (автоматическое распознавание речи), NLP/NLU (понимание естественного языка), TTS (преобразование текста в речь). Запразам!..
Обнаружение и сегментация через ConvNets
Существует множество приложений нейронных сетей в области компьютерного зрения. А с небольшими изменениями одни и те же инструменты и методы можно эффективно применять для решения широкого круга задач. В этой статье мы рассмотрим некоторые из этих приложений и способы их решения. Четыре самых распространенных:
Семантическая сегментация Классификация и локализация Обнаружение объектов Сегментация экземпляра
Семантическая сегментация
Мы вводим изображение и выводим..
Типы нейронных сетей
Типы нейронных сетей, которые вы должны знать как специалист по данным.
Нейронная сеть - это подмножество машинного обучения, которое имитирует работу человеческого мозга при решении сложной проблемы, основанной на глубоком обучении. Нейронные сети созданы на основе нейронов человеческого мозга. В этой статье я познакомлю вас с типами нейронных сетей, которые вам нужно знать как специалист по данным .
Типы нейронных сетей
Нейронные сети классифицируются в зависимости от их..
Мультипликационная раскраска
Банановая команда: Манар Сафи, Никита Гириш, Хершал Бхатиа
Калифорнийский университет в Беркли
CS194: Проектирование, визуализация и понимание глубоких нейронных сетей
Проблема и предыстория
Задача использования GAN для синтеза четких изображений изучалась в недавней литературе [1][2]. Чтобы исследовать проблему преобразования изображения в изображение, лаборатория BAIR Labs в Беркли исследовала, как можно использовать GAN для создания изображения, обусловленного другим [1]. Их..
Развитие искусственного интеллекта — Краткая история
Три закона робототехники - Справочник по робототехнике, 56-е издание, 2058 г. н.э.
1. Первый закон . Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.
2. Второй закон . Робот должен подчиняться приказам, отдаваемым ему людьми, за исключением случаев, когда такие приказы противоречат Первому закону.
3. Третий закон . Робот должен защищать свое существование до тех пор, пока такая защита не противоречит Первому или..
Великолепные визуализации машинного обучения
тщательно подобранный список визуализаций / анимаций алгоритмов машинного обучения.
У меня есть привычка закладывать в закладки любую хорошую визуализацию или анимацию, с которыми я сталкиваюсь во время обучения машинному обучению, и приложил несколько усилий, чтобы их организовать. Ниже приведен тщательно подобранный список интерактивных и анимированных визуальных объяснений различных алгоритмов и концепций машинного обучения, сгруппированных вместе в произвольном порядке...
