Публикации по теме 'neural-networks'
Классификация музыкальных жанров с помощью сверточных нейронных сетей
Как любителю музыки и данных идея объединить эти две вещи казалась заманчивой. Инновационные компании, такие как Spotify и Shazam, смогли разумно использовать музыкальные данные, чтобы предоставлять пользователям потрясающие услуги! Я хотел попробовать свои силы в работе со звуковыми данными и попытаться построить модель, которая могла бы автоматически классифицировать песню по жанрам. Код моего проекта можно найти здесь .
Алгоритм автоматической классификации жанров может..
Не начинайте изучать науку о данных с нейронных сетей
Я часто встречаю студентов, которые начинают свой путь к науке о данных с Keras, Tensorflow и, вообще говоря, Deep Learning. Они строят тонны нейронных сетей как сумасшедшие, но в конце концов они терпят неудачу со своими моделями, потому что они недостаточно знают машинное обучение и не могут применить необходимые методы предварительной обработки, необходимые для работы нейронных сетей.
Вот почему, если вы начинаете свою карьеру в качестве специалиста по данным, вам не нужно начинать..
Рекуррентная нейронная сеть и долгосрочные зависимости
Рекуррентная нейронная сеть (RNN) - это современный алгоритм глубокого обучения, используемый для моделирования последовательной информации. Это одна из самых популярных моделей, которые дали большие обещания во многих задачах НЛП . Идея рекуррентной нейронной сети заключается в использовании последовательной информации. В традиционной нейронной сети мы предполагаем, что все входы независимы друг от друга. Но для многих задач идея казалась очень примитивной. Например, если вы хотите..
Глубокое обучение, часть 1 - fast.ai - Блокнот Россмана
В этом блоге рассказывается о применении глубокого обучения для структурированных данных. Я буду объяснять предобработку кода из курса fast.ai Deep Learning, часть 1, Урок-4, Блокнот Россманна .
Для совместной работы ноутбука необходимо установить следующие версии «fastai» и «torchtext»,
!pip install fastai==0.7.0
!pip install torchtext==0.2.3
Имея такую настройку, мы можем без проблем запускать блокнот в Google Collab. Поддерживаемые версии меняются так быстро, что к моменту..
Сервер прогнозирования рейтингов фильмов с использованием Flask и LSTM в Keras (часть 1)
Глубокое обучение — одно из самых раскрученных модных словечек в настоящее время, и его оправдание заключается в большом количестве приложений и его способности решать сложные проблемы, начиная от компьютерного зрения и заканчивая НЛП и многими другими. В этой серии постов я хотел бы дать вам краткое введение в использование глубокого обучения для решения проблемы НЛП. Мы пытаемся предсказать рейтинги (из 5) для фильма на основе его обзора. В этом разделе мы рассмотрим базовую..
Полезна ли скорость обучения в искусственных нейронных сетях?
Эта статья поможет вам понять, зачем нам нужна скорость обучения и полезно ли она для обучения искусственной нейронной сети. Используя очень простой код Python для однослойного персептрона, значение скорости обучения будет изменено, чтобы уловить его идею.
Введение
Препятствием для новичков в искусственных нейронных сетях является скорость обучения. Меня много раз спрашивали о влиянии скорости обучения на обучение искусственных нейронных сетей (ИНС). Почему мы используем скорость..
Глубокое изучение нейронных сетей
Развитие технологий подняло человечество на небывалую высоту. Области медицины, безопасности, образования и других видов помощи находятся на пике своего развития. Но это еще не все. Искусственный интеллект — это следующее большое достижение в мире технологий и компьютерных наук, но чтобы понять его, важно знать, из чего он сделан. Важно знать, что такое глубокое обучение и что такое искусственная нейронная сеть.
"Источник"
Область технологий ИИ чрезвычайно продвинута и интересна. Эти..
