Публикации по теме 'neural-networks'
Варианты использования нейронных сетей в бизнесе
Искусственные нейронные сети (ИНС), одна из ключевых частей передовой технологии искусственного интеллекта, становятся слишком важными и распространенными, чтобы их игнорировать.
Однако искусственные нейронные сети и роль, которую они играют, могут быть сложными для понимания.
В этой статье мы объясним, что такое искусственная нейронная сеть и как она работает.
Чтобы проиллюстрировать их важность, мы также покажем вам несколько примеров того, как искусственные нейронные сети..
Как быстрые нейронные сети Light превзошли обнаружение движения
Здесь мы рассмотрим некоторые из основных улучшений быстрых нейронных сетей Light по сравнению со стандартным обнаружением движения. Мы опираемся на выводы из нашей предыдущей статьи , в которой мы сравниваем Light с IVS. С тех пор свет стал только лучше, и эта видеозапись показывает почему.
Быстрые нейронные сети Light сканируют и понимают поведение людей внутри вашей видеозаписи. Вышеупомянутое видео показывает, что увидел бы Свет, если бы вы могли «посмотреть его глазами»...
Придумывая новые материалы с помощью квантовых компьютеров
Миллиарды долларов тратятся на разработку, производство и улучшение материалов и молекул для применения во многих секторах мировой экономики [1]. Имея доступ к огромному количеству данных, можем ли мы автоматизировать обнаружение новых материалов с заданными физическими и химическими свойствами?
В принципе да!
Одно из многообещающих решений - использовать генеративные состязательные сети [2]. Как показано на рисунке, идея проста: обучить нейронную сеть, называемую генератором ,..
Я создал один для немецкого языка на основе предоставленного кода, и это может ответить на некоторые вопросы, например, как…
Я создал один для немецкого языка на основе предоставленного кода, и это может ответить на некоторые вопросы, например, как сохранять/загружать модели и как делать прогнозы на основе нового набора данных с лучшим созданием токенов. Надеюсь, поможет! # Prediction (IMPLEMENTATION)
def run_eval(x, y, x_tk, y_tk, x_val, y_val, model_name):
"""
Gets predictions using the final model
:param x: Preprocessed English data
:param y: Preprocessed German data..
Обычный метод наименьших квадратов (код P5.JS) и Введение в градиентный спуск
Резюме: лучше всего я учусь, играя с кодом, и верю в обмен знаниями. Это второй блог из новой серии для начинающих - Основные концепции, которые вы должны знать, прежде чем начинать работу с нейронными сетями (NN), с примером кода для обычного метода наименьших квадратов и введением в градиентный спуск. Чтобы увидеть больше подобных сообщений на тему Основы машинного обучения , подпишитесь на меня здесь или в Твиттере - Shaistha Fathima .
Основные концепции, которые следует..
Расширенные варианты использования машинного обучения в розничной торговле модной одеждой
Введение
Розничная торговля модной одеждой составляет огромную долю розничного бизнеса в регионе Северной Америки и во всем мире (1,9 трлн долларов США по состоянию на 2021 г.). Значительная часть розничной торговли модной одеждой приходится на Североамериканский регион (369 миллиардов долларов по состоянию на 2021 год). С растущим спросом в регионе EMEA, в частности в Азиатско-Тихоокеанском регионе, электронная коммерция наряду с розничной торговлей в магазинах играет ключевую роль..
Как Tensorflow и Keras реализуют двоичную классификацию и функцию двоичной кросс-энтропии?
Дополнительная часть сообщения в блоге Ничего, кроме NumPy: понимание и создание нейронных сетей с двоичной классификацией с помощью вычислительных графиков с нуля »
TensorFlow:
TensorFlow реализует функцию двоичной кросс-энтропии в числовой стабильной форме, например:
См. основное сообщение в блоге о том, как это сделать .
В TensorFlow функция двоичной кросс-энтропийной потери называется sigmoid_cross_entropy_with_logits .
Вам может быть интересно, что такое..
