Публикации по теме 'neural-networks'
Реализация простой искусственной нейронной сети с нуля на Python
Раскрытие математики и логики, стоящих за этим.
Что такое нейронная сеть?
С точки зрения непрофессионала, нейронная сеть - это просто математическая функция, в которую вы вводите вектор значений, эти значения преобразуются другими значениями внутри функции, а значение или вектор значений получается как желаемый результат.
Теперь, возвращаясь к миру науки о данных, нейронная сеть изображает структуру человеческого мозга, состоящую из простых, но тесно взаимосвязанных узлов,..
Введение в обучение с подкреплением. Часть 4. Двойной DQN и дуэльный DQN.
Двойной DQN и Дуэльный DQN
В части 3 мы увидели, как работает алгоритм DQN и как с его помощью можно научиться решать сложные задачи. В этой части мы увидим два алгоритма, улучшающих DQN. Они называются Double DQN и Dueling DQN . Но сначала давайте познакомимся с некоторыми терминами, которые мы до сих пор игнорировали.
Все алгоритмы обучения с подкреплением (RL) можно разделить на несколько семейств. Первый зависит от того, изучает ли алгоритм и / или использует ли он динамику..
Алгоритмы нейронной сети - узнайте, как обучать ИНС
Лучшие алгоритмы нейронной сети
Обучение нейронной сети происходит на основе выборки исследуемой популяции. В процессе обучения сравните значение, выдаваемое устройством вывода, с фактическим значением. После этого настройте веса всех единиц, чтобы улучшить прогноз.
Для обучения Искусственной нейронной сети доступно множество алгоритмов нейронных сетей. Давайте теперь посмотрим на некоторые важные алгоритмы обучения нейронных сетей:
Градиентный спуск - используется для поиска..
Лампочка 💡: Машинное обучение стало проще.
Light Bulb - это инструмент, который поможет вам маркировать, обучать, тестировать и развертывать модели машинного обучения без какого-либо программирования.
Перейти непосредственно к проекту Github здесь .
Допустим, вы хотите создать приложение для обмена фотографиями под названием SnapCat , которое позволяет пользователям отправлять только фотографии кошек и ничего больше.
Как бы вы начали это? Скорее всего, это будет выглядеть примерно так:
Соберите большой набор..
Нейронные сети с оптимальной точностью и скоростью в своих прогнозах
Глубокие нейронные сети в настоящее время используются такими компаниями, как Facebook, Google, Apple и т. Д., Для прогнозирования огромных объемов данных, генерируемых пользователями. Несколько примеров - системы Deep Face и Deep Text, используемые Facebook для распознавания лиц и понимания текста, или системы распознавания речи, используемые Siri и Google Now. В приложениях этого типа критически важно использовать нейронные сети, которые делают прогнозы, которые являются быстрыми и..
Глава 7.1: Нейронная сеть с нуля на Python
В прошлом рассказе мы говорили о нейронных сетях и их математике . В этом рассказе мы построим нейронную сеть с нуля на Python.
Давайте начнем!!!!!!
Сначала возьмем простейший набор данных - таблицу XOR.
2. Выберите сетевую архитектуру и инициализируйте веса
Здесь у нас есть два входа X1, X2, 1 скрытый слой из 3 нейронов и 2 выходных нейрона, если мы инициализируем сеть, чтобы нейронная сеть выглядела так.
3. применяем алгоритм прямого распространения,
Если..
Четыре документа по глубокому обучению, которые стоит прочитать в августе 2021 года
От тестов Оптимизатора до Network Dissection, Vision Transformers и Lottery Subspaces
Добро пожаловать в августовский выпуск серии Машинное обучение-Коллаж , где я делаю обзор различных направлений исследований в области глубокого обучения. Так что же такое коллаж машинного обучения? Проще говоря, я составляю визуальное резюме из одного слайда одной из моих любимых недавних работ. Каждую неделю. В конце месяца все полученные визуальные коллажи собираются в сводном сообщении в..
Новые материалы
Обзор кода — Миссия невыполнима?
Обзор кода — миссия невыполнима?
3 расширения VsCode, которые помогут вам ориентироваться в коде!
Как новый пользователь Visual Studio Code, мне иногда трудно перемещаться по открывающему и..
BrightFuture (реализация интерфейса Java Future на Golang)
Отказ от ответственности: это моя первая статья на medium.com. Я постарался сделать это по-настоящему простым, и люди, находящиеся на любом этапе своей учебной лестницы, могут извлечь..
Серия блогов по ускорению вывода на основе глубокого обучения — Часть 2 — Аппаратное обеспечение
Глубокие нейронные сети стали обычной практикой во многих приложениях машинного обучения. Их способность достигать человеческой и даже сверхчеловеческой точности сделала их важной вехой в истории..
Технологии для нетехнологов 6: Простое объяснение языков программирования
Одним словом, программирование — это автоматизация, но в более широком смысле — это способ «поручить компьютеру выполнять различные задачи». Инструкции отправляются кодом, и этот код может быть..
CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек
CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек
Неделя 1: 4 июня — 10 июня
Что вы делали на прошлой неделе?
Занятия начались на этой неделе, поэтому большую часть времени я потратил на..
Как развивается смешанно-целочисленное программирование, часть 7
Унифицированная техника раннего завершения для первично-двойственных алгоритмов в смешанно-целочисленном коническом программировании (arXiv)
Автор : Ювэнь Чэнь , Кэтрин Нин , Поль Гулар..
Как научить модель Keras распознавать текст переменной длины
Я некоторое время играл с официальным примером Keras image_ocr.py и хочу поделиться своими выводами в этом посте.
В официальном примере выполняется только обучение модели, но отсутствует..