Публикации по теме 'neural-networks'
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..
Дорогой Свигги, ты можешь читать мои мысли?
Было 11 часов вечера, и я хотел выпить кофе. Но проблема в том, что время ожидания составляет 30–40 минут.
Скорость доставки является критически важным показателем для оценки эффективности бизнеса. 30 минут или бесплатно - хорошая стратегия, а использование мощности машинного обучения для оптимизации ресторана, планировки улиц, схемы движения, прогноза погоды и правильной доставки - отличная отправная точка. Но проблема, которую я публикую здесь, для некоторых заказов составляет менее 10..
Упрощение встраивания с помощью Embedder
Глубокое обучение структурированных данных с использованием служебной библиотеки embedder для изучения представлений категориальных переменных.
Глубокое обучение захватывает мир и позволяет достигать результатов человеческого уровня в разнообразных задачах, которые мы раньше считали очень сложными для компьютеров, таких как распознавание изображений, машинный перевод или создание языков. Многое было сказано по этой теме людьми с гораздо более глубокими знаниями, чем я. Я хотел..
