Publikācijas par tēmu 'neural-networks'


Neironu tīkls: mākslīgā neironu tīkla būtība
Mašīnmācīšanās, dziļā mācīšanās Neironu tīkls: mākslīgā neironu tīkla būtība Kas patiesībā ir mākslīgais neironu tīkls Cilvēka smadzenes sastāv no miljardiem neironu, kas savienoti viens ar otru, un katrs neirons caur savienojumu nodod signālu citam. Tas liek cilvēkiem veikt īpašu darbību. Piemēram, jūs vēlaties sasniegt savu kabatu, lai paķertu tālruni, tad tiks nosūtīts signāls, kas tiks nosūtīts uz jūsu smadzenēm un iziet caur šiem miljardiem neironu savienojuma. Tad neironi,..
Smalks atpakaļpavairošanas piemērs — 2. daļa: Pamati
Ievads Šo rakstu sērijas "pirmajā daļā" mēs detalizēti aprakstījām atpakaļpavairošanas teorijas pamatprincipus un veicām vienkāršu ieviešanu, ieskaitot saskaitīšanu, atņemšanu un topoloģisko šķirošanu. Šajā rakstā mēs sīkāk izpētīsim reizināšanu, dalīšanu, kāpināšanu un dažas populāras aktivizēšanas funkcijas. Tā kā iepriekšējā rakstā, kuru es ieteiktu izlasīt vispirms "šeit", mēs izņēmām teorētiskās lietas, mēs iedziļināsimies tieši ieviešanā. Īstenošana Šajā rakstā mēs..
Mūsu pieejas kļūda: ko jūs darāt nepareizi, ieviešot atkārtotu neironu tīklu-LSTM!
Pirms dažiem mēnešiem es sāku iedziļināties mašīnmācīšanās jomā un pēc dažu projektu īstenošanas pie sevis nodomāju: "Tas nav īsti grūti". Tas bija līdz brīdim, kad es saskāros ar Deep Learning. Pilnīgi jauna studiju joma, dziļā mācīšanās, prasa milzīgu matemātisko, kā arī analītisko zināšanu daudzumu. Neironu tīkla izveide būtībā ir līdzvērtīga cilvēka smadzeņu veidošanai! Gatavojoties saskarties ar Neural Nets, es sapratu, ka tas ir tik nepārspējami. Ir tik daudz sarežģītu..
Precizitāte pret atsaukšanu. Ko viņi jums patiesībā saka?
Izprotiet precizitātes un atsaukšanas ideju Ja kādam datu zinātniekam vai mašīnmācības inženierim jautātu par vienkāršāko un mulsinošāko tēmu, ko viņi iemācījušies, viena no pirmajām lietām, kas viņam ienāktu prātā, būtu Precizitāte pret atsaukšanu . No vienas puses šī tēma patiešām ir mulsinoša, un es pats pavadīju daudz laika, mēģinot saprast atšķirību un, pats galvenais, to, ko šie divi termini jums saka. No otras puses, tēma ir ļoti vienkārša, un tai nav nepieciešama..
Equall un Apple revolucionārie transformatori: viena plaša virzība uz nepieredzētu efektivitāti…
Transformatora arhitektūra ir demonstrējusi ievērojamu mērogojamību, kas ļauj būtiski uzlabot precizitāti. Tomēr šī attīstība ir saistīta ar ārkārtīgi augstām skaitļošanas prasībām, kas ir kļuvušas par būtisku šķērsli reālās pasaules lietojumprogrammās. Lai gan pētnieki ir aktīvi meklējuši risinājumus, lai samazinātu transformatora komponentu izmērus un apgrieztu elementus, piemēram, uzmanības galviņas, vēl viens būtisks komponents, Feed Forward Network (FFN), joprojām ir salīdzinoši..
Nepieciešamība pēc aktivizācijas funkcijas kopā ar slēptiem slāņiem neironu tīklā
Mākslīgie neironu tīkli vai konnekcionistiskās sistēmas ir skaitļošanas sistēmas, kuras neskaidri iedvesmojuši bioloģiskie neironu tīkli, kas veido dzīvnieku smadzenes. Šādas sistēmas “mācās” veikt uzdevumus, apsverot piemērus, parasti bez uzdevumiem raksturīgiem noteikumiem. Vienkāršāk sakot, neironu tīkls ir virkne algoritmu, kas mēģina atpazīt datu kopas pamatā esošās attiecības, izmantojot procesu, kas atdarina cilvēka smadzeņu darbību. Neironu tīkli var pielāgoties mainīgajai..
No BS ievads AI biznesa cilvēkiem
1. daļa. Lai lejupielādētu šīs rokasgrāmatas bezmaksas PDF failu, noklikšķiniet uz “šeit” Vai jūs jūtaties apmulsis un satriekts no šīm runām par AI? Vai jums šķiet, ka tehnoloģija lido uz priekšu un jūs vienkārši atpaliek? Klausies. Tā nav tava vaina. Es jutos tieši tāpat. Ir tik daudz ažiotāžu un dezinformācijas, ka ir gandrīz neiespējami saprast, kas patiesībā notiek. Kad sāku pētīt mākslīgo intelektu, mani vai nu pārsteidza tehniski emuāra ieraksti par “krustu entropijas..