Публикации по теме 'neural-networks'


Сила искусственного интеллекта и его влияние на человеческое общество.
Раскрытие возможностей искусственного интеллекта: изучение его влияния на общество Искусственный интеллект (ИИ), известный некоторым как промышленная революция (IR) 4.0, определенно изменит не только то, как мы делаем что-то, как мы относимся к другим, но и то, что мы знаем о себе. Искусственный интеллект (ИИ) стал преобразующей технологией, которая меняет отрасли, революционизирует процессы и коренным образом меняет наш образ жизни и работы. Благодаря своей способности моделировать..
Специализация в области искусственного интеллекта: передовые курсы для развития ваших навыков искусственного интеллекта
Раскройте свой потенциал ИИ! Откройте для себя передовые курсы искусственного интеллекта для специализации следующего уровня. Совершенствуйте свои навыки и оставайтесь впереди в области ИИ. Зарегистрируйтесь сейчас! Искусственный интеллект (ИИ) стал одной из самых интересных и быстро развивающихся областей в мире. Обладая потенциалом революционизировать отрасли, ИИ привлекает внимание профессионалов из самых разных областей. Чтобы оставаться впереди в этой конкурентной среде,..
Прогнозирование распределения вероятностей с помощью нейронных сетей
Это сообщение изначально было опубликовано в Техническом блоге Taboola Если вы в последнее время следили за нашим техническим блогом , вы могли заметить, что мы используем особый тип нейронных сетей, называемый Mixture Density Network (MDN). MDN не только предсказывают ожидаемое значение цели, но и лежащее в основе распределение вероятностей. В этом блоге основное внимание будет уделено тому, как реализовать такую ​​модель с помощью Tensorflow с нуля, включая пояснения,..
Алгоритмы машинного обучения
– Краткий обзор Что такое машинное обучение? Артур Сэмюэл (1959): «Область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования». Том Митчел (1997): «Говорят, что компьютерная программа учится, если ее производительность при выполнении задачи T, измеряемая производительностью P, улучшается с опытом E». Какие алгоритмы машинного обучения использовать? Выбор правильного алгоритма машинного обучения зависит от нескольких факторов, включая..
Реализация нейронных сетей с нуля на Python: функции активации
Это будет первая статья из этой серии «Реализация нейронных сетей с нуля в Python», в которой будет рассмотрена одна концепция, связанная с построением нейронной сети и ее реализацией, как и во всех последующих статьях. Примечание. Эта серия не будет охватывать все, начиная с основ (возможно, я напишу об этом в будущем), она предназначена для тех людей, которые работали с нейронными сетями, возможно, используя API, такие как Tensorflow и т. д., и не имеют знаний того, что именно происходит..
Тестирование нейронных сетей
Алгоритмы тестирования машинного обучения различаются для всех алгоритмов. Для некоторых алгоритмов окончательная модель может быть указана только с несколькими параметрами (линейная регрессия, веса и смещение). Для нейронных сетей нам нужно хранить гораздо более длинный набор изученных параметров, а также мы применяем нелинейные преобразования через сеть. Поэтому, даже если мы знаем все промежуточные параметры, их будет недостаточно для расчетов. Существует множество алгоритмов..
Только Numpy: реализация Simple ResNet (глубокие сети со стохастической глубиной) для MNIST…
Итак, я читал эту статью Сети со стохастической глубиной станут новой нормой и там увидел статью Глубинные сети со стохастической глубиной . Прочитав эту статью, я увидел диаграмму ниже. И сразу же я был вдохновлен на создание собственного Res Net. Однако, поскольку пакетную нормализацию немного сложно реализовать для обратного распространения, я не буду учитывать их в сегодняшней реализации. Но обещаю, скоро их реализовываю! Сетевая архитектура (математическая форма)..