Публикации по теме 'neural-networks'
Погружение в глубокое обучение — Часть 1
В этой серии я поделюсь с вами своим кратким изложением книги «Погружение в глубокое обучение», которую я начал читать как обзор того, что я знаю об DL, а также для изучения новых концепций, которые я мог пропустить.
Книга доступна бесплатно вместе с примерами кода здесь: https://d2l.ai
Я начну с главы 3: Линейная регрессия, так как первые две главы посвящены математике, необходимой для понимания концепций книги. Я рекомендую эту специализацию на Coursera, она очень хорошо..
Машинное обучение против глубокого обучения
Что такое машинное обучение?
Это способ достижения искусственного интеллекта с использованием различных методов и алгоритмов, включая
Машины опорных векторов (SVM) Деревья решений Наивный Байес Линейная регрессия Нейронные сети
и так далее…
Что такое глубокое обучение?
Это подмножество машинного обучения, в котором специально используются нейронные сети. Нейронные сети со временем эволюционировали из методов машинного обучения. Они намного эффективнее и дают..
Демистификация нейронного машинного перевода
Глубокое погружение в Encoder-Decoder Attention
Нейронный машинный перевод (NMT) произвел революцию в автоматизированном переводе, достигнув новых высот беглости и точности. Под капотом сложные нейронные сети позволяют таким моделям, как Google Translate, преобразовывать текст между тысячами языковых пар.
Однако неясность окружала то, как именно эти сложные модели творят свое волшебство. В этой статье мы подробно и всесторонне рассмотрим одну из наиболее важных внутренних функций NMT —..
Краткое изложение «Классификация ImageNet с глубокими свёрточными нейронными сетями» Крижевского и др.
В статье Крижевского и соавт. под названием «Классификация ImageNet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей» решает задачу классификации изображений с использованием глубоких сверточных нейронных сетей (CNN). Авторы подчеркивают ограничения предыдущих подходов при работе с крупномасштабными наборами данных и предлагают архитектуру CNN под названием AlexNet для работы с набором данных ImageNet, состоящим из миллионов изображений с высоким разрешением из 1000 различных классов...
Глубокое обучение как услуга теперь в IBM Watson Studio
Разработка новых моделей глубокого обучения - это итеративный экспериментальный процесс, требующий тысяч прогонов обучения, чтобы найти правильную комбинацию конфигураций уровня нейронной сети и гиперпараметров. Это серьезная проблема для команд по анализу данных, потому что проектировать нейронные сети достаточно сложно. Добавьте сюда задачу планирования тренировок и управления ими, и в результате вы получите утомительную и трудоемкую задачу, подверженную ошибкам.
Поскольку одно..
Мысли о конференции M4
У меня была возможность посетить конференцию M4, состоявшуюся на прошлой неделе в Нью-Йорке, которая была посвящена результатам недавнего соревнования по прогнозированию M4, а также более общему состоянию дел в области прогнозирования временных рядов. В этом посте я планирую обобщить некоторые из ключевых идей, которые были представлены на конференции, и указать на некоторые мысли, которые пришли мне в голову с тех пор.
Было несколько отличных спикеров, чьи ключевые моменты (с моей точки..
Математика обратного распространения
Вы когда-нибудь задумывались, изучая нейронные сети, откуда взялись все эти математические уравнения?!!
Как мы можем получить эти результаты, используя схему NN и линейную алгебру?
Я просмотрел множество руководств и видео, но ни одно из них — по крайней мере те, что я проверил — не содержало всей необходимой математики. Вот почему я решил провести расчет для обратного распространения — который является основой NN — и поместить все это в одну статью с максимально возможным обобщением...
Новые материалы
Журналы Py № 2: Если, Элиф, Иначе?
У меня такое чувство, будто я давно ничего не писал, хотя прошло два дня с тех пор, как я опубликовал свою первую историю. В любом случае, сегодня произошло много всего, так что приступим...
Работа в Реакции
Я изучаю React в Bloc прямо сейчас. До сих пор я изо всех сил пытался понять темы. Тем не менее, я только что закончил проблему, над которой некоторое время размышлял, и хочу записать свой..
Нужен ли банкам искусственный интеллект, чтобы кардинально изменить свою работу?
Почему необходимо использовать искусственный интеллект в банковской сфере?
Существенное использование многочисленных инноваций ИИ, таких как машинное обучение , глубокое обучение и..
Какую последнюю статью вы считаете стоящей поделиться?
Я люблю читать качественные статьи. Не стесняйтесь делиться своей работой.
Преобразование CoreML, позволяющее использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS и MacOS.
Как использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS
Преобразованная модель:
GitHub — john-rocky/CoreML-Models: Преобразованный зоопарк моделей CoreML...
ИИ в правоохранительных органах: мощный инструмент с двойной природой
Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует правоохранительную деятельность, предлагая инновационные тактики расследования, повышая достоверность доказательств и оптимизируя процессы. Тем..
Autoencoder Average Distance — классический способ, используемый внутри Microsoft для выявления сходства…
Среднее расстояние автоэнкодера (AAD) использует более простой подход для определения расстояния между двумя наборами данных. Нейронный автоэнкодер может преобразовать любой элемент данных в..