Публикации по теме 'neural-networks'
Введение в нейронные сети, часть 2 (И, ИЛИ и XOR Gate)
В последней части мы рассмотрели модели персептрона. В этом блоге мы сосредоточимся на проблемах, которые он может и не может решить.
Из предыдущего блога мы знаем, что модель персептрона предоставляет линейное уравнение, которое можно использовать для различения классов. Примером таких задач являются задачи с вентилями ИЛИ и И, которые показаны ниже.
Рассмотрим три двумерные задачи: И и ИЛИ . Если мы представим эти задачи геометрически, бинарные входные шаблоны образуют..
Базовое исчисление для глубокого обучения с кодом-1
Многие подходы к глубокому обучению, такие как DNN, CNN, RNN, всегда были черными ящиками, дающими потрясающие результаты. Но математика, стоящая за этими встроенными функциями NN, всегда была менее интересной областью для изучения из-за требуемого терпения. Но понимание математики, стоящей за этими нейронными сетями, прокладывает путь для многих инновационных подходов к их использованию.
Еще одна трудность — отставание от понимания того, как чисто математическое понятие преобразуется в..
Понимание нейронных сетей с прямой связью: основы
Нейронные сети с прямой связью являются одним из самых основных и часто используемых типов нейронных сетей в машинном обучении. Они также известны как многослойные персептроны (MLP) и используются для различных задач, включая классификацию, регрессию и распознавание образов. В этой статье мы рассмотрим основы нейронных сетей с прямой связью, принципы их работы и их ключевые компоненты.
Основы нейронных сетей с прямой связью
Нейронная сеть с прямой связью — это тип искусственной..
Узнайте, как обучить U-Net на вашем наборе данных
С целью выполнения семантической сегментации небольшого набора биомедицинских данных я предпринял решительную попытку демистифицировать работу U-Net с помощью Keras. Поскольку я не встречал ни одной статьи, которая систематически объясняла бы этапы обучения, мне пришла в голову мысль задокументировать это для других энтузиастов глубокого обучения. Некоторые из вас, должно быть, подумали, рассмотрел ли я теоретические аспекты этой концепции. Хотя я в первую очередь сосредоточен на..
Введение в различные типы сверток в глубоком обучении
Позвольте мне дать вам краткий обзор различных типов сверток и их преимуществ. Для простоты я сосредоточусь только на двумерных свертках.
Свертки
Сначала нам нужно согласовать несколько параметров, определяющих сверточный слой.
Размер ядра : размер ядра определяет поле обзора свертки. Обычный выбор для 2D - 3, то есть 3x3 пикселя. Шаг : шаг определяет размер шага ядра при перемещении по изображению. Хотя по умолчанию он обычно равен 1, мы можем использовать шаг 2 для..
3 стандартные функции активации в нейронной сети
Что такое функция активации и как ее применять?
Нейронные сети состоят из трех слоев, которые описаны ниже:
Входной слой
Пассивные уровни, которые передают одну и ту же информацию от одного узла на несколько выходов. Это первая точка входа в нейронную сеть.
Скрытый слой
Выполняет математические вычисления на входах и создает чистый вход, который затем применяется с функциями активации для получения выходных данных. Обычно этот слой рассматривается как черный ящик, и он..
2. Мое путешествие в мир ИИ. Первые уроки.
Всем привет! Это снова я :)
Как я уже говорил ранее , я начал свое путешествие в мир ИИ с курса Udacity .
Что я выучил.
Основная цель искусственного интеллекта (ИИ) — добиться интеллекта, подобного человеческому. Для достижения этой цели мы можем использовать несколько подходов.
Машинное обучение (ML) – это один из подходов к искусственному интеллекту. Основная цель ML — научить компьютер выполнять задачи без явного программирования.
Одним из инструментов машинного обучения..
Новые материалы
ИИ для общего блага, часть вторая
В нашем последнем блоге мы исследовали возможности ИИ для общего блага, указав на несколько инициатив по поиску действенных решений для продвижения справедливых и беспристрастных систем ИИ. По..
Время расцвета закончилось
Большую часть своей карьеры в индустрии программного обеспечения программисты работали с головой в песок.
Успех в отрасли требует навыков презентации и обучения других.
Ценность улучшенных..
Будущее сельского хозяйства: новый уровень производительности с современными технологиями
По мере роста населения мира растет и спрос на продукты питания. Фермеры сталкиваются с растущим давлением необходимости повышать урожайность и максимизировать производительность, манипулируя..
Состояние совместной фильтрации в 2022 году, часть 1
ResBeMF: Улучшение прогнозируемого охвата совместной фильтрации на основе классификации (arXiv)
Автор: Анхель Гонсалес-Прието , Авраам Гутьеррес , Фернандо Ортега , Рауль Лара-Кабрера..
Зачем изучать PYTHON в 2022 году !
Python — востребованный, доступный язык программирования с активным, постоянно растущим сообществом пользователей. Для тех, кто хочет сменить профессию в мире технологий с помощью..
Решение капч с помощью Puppeteer
Это руководство предназначено для текстовых кодов, а не для reCAPTCHA Google (см. конец этого сообщения).
Требования:
Антикапча или любой другой сервис по разгадыванию капчи. Модуль..
7 встроенных библиотек Python, которые необходимо знать
7 встроенных библиотек Python, которые необходимо знать
Стандартная библиотека Python значительно упрощает жизнь программистов, предоставляя широкий набор функций. Мы выбираем несколько..