Mövzu ilə bağlı məqalələr deep-learning

Mövzu ilə bağlı nəşrlər 'deep-learning'

Neyron Şəbəkə: Süni Neyron Şəbəkəsinin Mahiyyəti

Maşın Öyrənmə, Dərin Öyrənmə Neyron Şəbəkə: Süni Neyron Şəbəkəsinin Mahiyyəti Süni neyron şəbəkəsi əslində nədir İnsan beyni bir-birinə bağlı milyardlarla neyrondan ibarətdir və hər bir neyron əlaqə vasitəsilə digərinə siqnal ötürür. Bu, insanların yerinə yetirilməli olan xüsusi bir hərəkətə sahib olmasına səbəb olur. Məsələn, telefonunuzu götürmək üçün cibinizə çatmaq istəsəniz, o zaman beyninizə göndərilən və bu milyardlarla neyron əlaqəsindən keçən bir siqnal olacaq. Sonra bu..

Geri yayılmanın incə nümunəsi — 2-ci hissə: Əsaslar

Giriş Bu məqalələr silsiləsinin "birinci hissəsində" biz geri yayılmanın əsas nəzəriyyəsi əsaslarını ətraflı izah etdik və toplama, çıxma və topoloji çeşidləmə daxil olmaqla sadə bir tətbiq etdik. Bu yazıda biz vurma, bölmə, eksponentasiya və bəzi məşhur aktivləşdirmə funksiyalarını daha da araşdıracağıq. Öncə “burada” oxumağı tövsiyə etdiyim əvvəlki məqalədə nəzəri materialı əldən verdiyimiz üçün birbaşa həyata keçirməyə başlayacağıq. İcra Bu məqalədə biz MyTensor sinifini..

Bizim yanaşmamızda səhv: Təkrarlanan Neyron Şəbəkəsi-LSTM tətbiq edərkən nəyi səhv edirsiniz!

Mən bir neçə ay əvvəl Maşın Öyrənməsi sahəsinə girməyə başladım və bir neçə layihə etdikdən sonra öz-özümə “bu, həqiqətən də çətin deyil” deyə düşündüm. Bu, Dərin Öyrənmə ilə qarşılaşana qədər idi. Tamamilə yeni bir təhsil sahəsi olan Dərin Öyrənmə böyük miqdarda riyazi və analitik bilik tələb edir. Neyron Şəbəkəsinin yaradılması əsasən İnsan Beyninin yaradılmasına bərabərdir! Neyron Nets ilə əl-ələ verməyə hazırlaşarkən bunun çox böyük olduğunu başa düşdüm. O qədər mürəkkəb..

Maşın Öyrənməsi üçün Hessian Manifoldlarından istifadə 1-ci hissə

Hessian manifoldlarında L2-kohomoloji qrupların yoxa çıxan teoremləri(arXiv) Müəllif: Shinya Akagawa Xülasə : : Tam Hessian manifoldlarında Kodaira-Nakano tipli L2-kohomoloji qrupların yoxa çıxan teoremlərini göstəririk. Biz p›q üçün Cheng-Yau metrikası ilə müntəzəm qabarıq konus Ω üzərində L2-kohomoloji qrupların L2Hp,q(Ω) daha yoxa çıxan teoremlərini əldə edirik. 2. Kompakt Hessian manifoldlarında Monge-Amper tənliklərinə optimal nəql yanaşması(arXiv) Müəllif: Jakob..

Maşın Öyrənmə hissəsində Rayleigh əmsalı ilə işləmək 9

Grassmann manifoldlarının tenzor məhsulları üzərində Rieman optimallaşdırılması: Ümumiləşdirilmiş Rayleigh-hissələrinə tətbiqlər (arXiv) Müəllif: O. Curtef , G. Dirr , U. Helmke Xülasə: Biz tensorların ən yaxşı aşağı dərəcəli yaxınlaşmaları (məlumatların sıxılması), həndəsi ölçülər kimi ədədi xətti cəbrin müxtəlif sahələrindən məşhur optimallaşdırma tapşırıqlarına vahid yanaşmaya imkan verən Grassmannians tenzor hasilinə ümumiləşdirilmiş Rayleigh-hissəsini təqdim edirik...

Tensorflow Xidməti ilə Şəkil Təsnifat Modelinə xidmət

Tensorflow modelinizə xidmət etmək üçün veb xidməti yaratmaq üçün Tensorflow Xidmətindən istifadə etməyi öyrənin Bu, Tensorflow model təlimini, Tensorflow Xidmətini və onun performansını əhatə edəcək blog seriyasının ikinci hissəsidir. «Əvvəlki yazıda, biz şəkil təsnifatı modelini hazırlamaq üçün obyekt yönümlü bir yanaşma tətbiq etdik və onu SavedModel kimi ixrac etdik. Eyni modeldən istifadə edəcəyimiz üçün bu yazıdan əvvəl bunu nəzərdən keçirməyi məsləhət görürəm. Bloq seriyası üçün..

Precision vs Recall. Onlar əslində sizə nə deyirlər?

Dəqiqlik və Geri çağırma ideyasını anlayın Hər hansı bir məlumat alimi və ya maşın öyrənməsi mühəndisindən öyrəndikləri ən asan və ən qarışıq mövzu haqqında soruşsanız, onların ağlına ilk gələn şeylərdən biri Dəqiqlik və Geri çağırma olardı. Bir tərəfdən bu mövzu həqiqətən qarışıqdır və mən özüm fərqi və ən əsası bu iki terminin sizə nə dediyini anlamağa çox vaxt sərf etdim. Digər tərəfdən, mövzu çox sadədir və riyaziyyat, proqramlaşdırma və ya başqa mürəkkəb hər hansı bir..