Это часть серии реализаций соответствующих моделей машинного обучения. Конвейер реализации начинается с соответствующего теоретического изложения модели, за которой следует подробная реализация и связанное с ней обсуждение. Пороговый логический блок Пороговая логическая единица (TLU) — это базовая форма модели машинного обучения, состоящая из одной единицы ввода (и соответствующих весовых коэффициентов) и функции активации . Обратите внимание, что TLU — это самая базовая форма..

Искусственный интеллект, нейронные сети, бла-бла-бла, все это звучит пугающе, не так ли? Многие думают о них как о более чем 5000 строк сложного кода, обученного в течение 480 часов с точностью 99,5%. Но я думаю об ИИ как о способе точного разделения между А и Б. Подумайте об этом так: есть 2 красных ракушки и 3 синих. Нарисуйте линию, которая разделяет их обоих. Вы можете легко выполнить эту задачу, но когда вы попросите сделать это робота, это будет гораздо более сложный процесс...

В этой статье я предполагаю, что вы знакомы с основами алгоритма персептрона. Линейные модели часто хорошо служат для моделирования данных, но иногда этого недостаточно. Чтобы быть более конкретным, я представлю тему на примере: Предположим, что мы имеем дело с простым вектором признаков, который живет на реальной линии. другими словами: Для простоты рассмотрим 3 точки данных, описанные ниже: Если вы попытаетесь реализовать линейный классификатор в этих векторах признаков,..

Небольшая попытка заставить вас построить его самостоятельно. Вступление Нейронные сети, жаргон, который почти правит миром искусственного интеллекта благодаря своему искусству приближения. Это системы, которые «учатся» выполнять задачи, рассматривая примеры, как правило, без программирования каких-либо правил для конкретных задач. Искусственные нейронные сети созданы на основе биологических нейронных сетей, составляющих человеческий мозг. Нейронные сети представляют собой..