Статьи по теме neural-networks

Публикации по теме 'neural-networks'

Глубокое обучение для НЛП: объяснение ANN, RNN и LSTM!

Узнайте об искусственных нейронных сетях, глубоком обучении, рекуррентных нейронных сетях и LSTM, как никогда раньше, и используйте NLP для создания чат-бота! Вы когда-нибудь мечтали о том, чтобы у вас был личный помощник, который отвечал на любые вопросы, которые вы могли задать, или с которым можно было поговорить? Что ж, благодаря машинному обучению и глубоким нейронным сетям этого не так уж далеко. Подумайте об удивительных возможностях Siri от Apple или Alexa от Amazon. Не..

Понять TensorFlow, имитируя его API с нуля

TensorFlow - очень мощная библиотека с открытым исходным кодом для реализации и развертывания крупномасштабных моделей машинного обучения. Это делает его идеальным для исследований и производства. За прошедшие годы она стала одной из самых популярных библиотек для глубокого обучения. Цель этого поста - создать интуицию и понимание того, как библиотеки глубокого обучения работают под капотом, в частности TensorFlow. Для достижения этой цели мы будем имитировать его API и реализовывать..

Функции активации в нейронных сетях

ОБЪЯСНЕНИЕ сигмовидной, tanh, Softmax, ReLU, Leaky ReLU !!! Что такое функция активации? Это обычная функция, которую вы используете для получения вывода node. Она также известна как Передаточная функция . Почему мы используем функции активации с нейронными сетями? Он используется для определения вывода нейронной сети, например, да или нет. Он отображает результирующие значения от 0 до 1 или от -1 до 1 и т. Д. (В зависимости от функции). Функции активации можно..

AI оценивает веб-сайты, подражая реальным людям, и даже превосходит их. Как это делается?

Сегодня один из компонентов uKit AI, интеллектуальной системы редизайна веб-сайтов, становится публичным. Это прототип модуля для оценки красоты веб-страниц. Он сочетает в себе нейронную сеть и деревья решений, чтобы имитировать реакцию обычного посетителя на дизайн веб-сайта. В будущем такой модуль будет оценивать работу алгоритма генеративного дизайна, ключевого элемента uKit AI, который будет разрабатывать страницы без участия человека, полагаясь на доступный контент и «знание»..

L1 Нормативная регуляризация и разреженность, объясненные для чайников

Ну, я думаю, я просто тупой. Когда я понимаю абстрактную / математическую идею, я должен действительно воплотить ее в образы, я должен увидеть и потрогать ее в своей голове. Мне нужна геометрия, объект, интуиция, лежащая в основе идеи, а еще лучше - яркие метафоры в реальной жизни. Иногда, когда я обнаруживал, что люди не думают или, по крайней мере, не объясняют вещи таким образом, указывая мне на уравнения и статьи, говоря, что нет простых объяснений, я злился. И часто после того, как..

Как выполнить семантическую сегментацию с использованием глубокого обучения

Эта статья представляет собой исчерпывающий обзор , включающий пошаговое руководство по внедрению модели сегментации изображений на основе глубокого обучения #update: Мы только что запустили новый продукт: API обнаружения объектов нанонеток В настоящее время семантическая сегментация является одной из ключевых проблем в области компьютерного зрения. Если смотреть на картину в целом, семантическая сегментация - одна из задач высокого уровня, прокладывающих путь к полному..

Увеличение данных | Как использовать глубокое обучение при ограниченных данных - часть 2

Эта статья представляет собой всесторонний обзор методов увеличения данных для глубокого обучения, специфичных для изображений. Это часть 2 книги Как использовать глубокое обучение при ограниченных данных . Оформить заказ Часть 1 здесь . Мы все были там. У вас есть блестящая концепция, которую можно реализовать с помощью модели машинного обучения. Чувствуя себя полным энтузиазма, вы открываете свой веб-браузер и ищете соответствующие данные. Скорее всего, вы найдете набор..