eConti - программирование в вопросах и ответах

Публикации по теме 'neural-networks'


Ваша модель переоснащена? А может недооборудование? Пример использования нейронной сети на Python
Переоснащение, недостаточное оснащение, возможность обобщения, перекрестная проверка. Все просто объяснили. Я также привожу пример на Python с использованием нейронной сети. 1. Введение В большинстве случаев причиной низкой производительности модели машинного обучения (ML) является переоснащение или недостаточное соответствие. Хорошая модель должна быть в состоянии обобщать и преодолевать проблемы как переобучения, так и неполного подгонки. Но что такое переобучение?..
Будущее уже здесь: невероятные открытия ИИ, о которых вам нужно знать
Будущее уже здесь: невероятные открытия ИИ, о которых вам нужно знать В последние годы достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) произвели революцию в нашем представлении о технологиях и их возможностях. Эти открытия открыли новые направления исследований в области машинного обучения, нейронных сетей и других революционных технологий, которые способны изменить наш образ жизни и работы. В этой статье мы рассмотрим некоторые из самых захватывающих открытий ИИ за последнее..
Нейронные сети для социологов
Если обратное распространение можно использовать для настройки параметров в нейронных сетях для повышения точности компьютерного зрения, что значит, что оно не помогает увеличить количество решений о покупке? Социологи могут преследовать две разные цели при работе с моделирование нейронных сетей: нейронные сети можно использовать в качестве статистических инструментов для анализа данных или, альтернативно, их можно использовать в качестве моделей когнитивных процессов и процессов..
Увеличение изображения для глубокого обучения
Для достижения хорошей производительности глубоким сетям требуется большой объем обучающих данных. Чтобы создать мощный классификатор изображений с использованием очень небольшого количества обучающих данных, обычно требуется увеличение изображения для повышения производительности глубоких сетей. Увеличение изображения искусственно создает обучающие изображения с помощью различных способов обработки или комбинации множественной обработки, такой как случайное вращение, сдвиги, сдвиг и..
Рекурсивное подпространство и квадратичная квазиньютоновская оптимизация
Первоначально опубликовано как http://blog.simiacryptus.com/2017/12/optimization-research.html Теперь, когда я подчистил тестирование и документацию MindsEye, я смог снова сосредоточиться на том, почему я начал его писать: Исследование алгоритмов оптимизации. В процессе игры с этим кодом я перепробовал бесчисленное количество идей, большинство из которых научило меня не успеху, а неудаче… Однако у меня есть две идеи, полностью реализованные и продемонстрированные в MindsEye, которые я..
Взгляд на мир через другую призму: как CNN революционизируют обработку изображений.
Откройте возможности распознавания изображений с помощью CNN. Взгляд на мир через другую призму: как CNN революционизируют обработку изображений. Понимание архитектуры и реализации CNN. Представьте себе компьютер, который может смотреть на изображение и определять, что в нем содержится, точно так же, как мы с вами. В этом сила сверточных нейронных сетей (CNN), типа искусственного интеллекта, который произвел революцию в области компьютерного зрения и обработки изображений. CNN..
До свидания, функции активации нейронных сетей методом проб и ошибок III: предлагаемый ANNAF Джамиля…
« Вы никогда ничего не измените, борясь с существующей реальностью. Чтобы что-то изменить, создайте новую модель, которая сделает существующую модель устаревшей ». Бакминстер Фуллер « Ваш мозг не производит мысли. Ваши мысли формируют нейронные сети ». Дипак Чопра В моей третьей статье под названием « Прощай, пробная и ошибочная активация нейронных сетей II: предлагаемый стохастический критерий ANNAF Джамиля » обсуждался стохастический критерий. Напомним, что было предложено..
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..