विषयावरील प्रकाशने 'neural-networks'
न्यूरल नेटवर्क: आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्कचे सार
मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग
न्यूरल नेटवर्क: आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्कचे सार
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क म्हणजे काय?
मानवी मेंदूमध्ये अब्जावधी न्यूरॉन्स एकमेकांशी जोडलेले असतात आणि प्रत्येक न्यूरॉन कनेक्शनद्वारे दुसऱ्याला सिग्नल देत असतो. यामुळे मानवाला एक विशिष्ट क्रिया करावी लागते. उदाहरणार्थ, तुमचा फोन पकडण्यासाठी तुम्ही तुमच्या खिशात पोहोचू इच्छिता, त्यानंतर तुमच्या मेंदूला पाठवले जाणार आणि या अब्जावधी न्यूरॉन्स कनेक्शनमधून जाणारा सिग्नल असेल. मग या कामासाठी जबाबदार असलेले न्यूरॉन्स..
बॅकप्रोपॅगेशनचे एक सूक्ष्म उदाहरण—भाग २: मूलभूत गोष्टी
परिचय
लेखांच्या या मालिकेच्या पहिल्या भागात , आम्ही बॅकप्रोपगेशनच्या मूलभूत सिद्धांताचे तपशीलवार वर्णन केले आणि बेरीज, वजाबाकी आणि टोपोलॉजिकल क्रमवारीसह एक सोपी अंमलबजावणी केली. या लेखात, आम्ही पुढे गुणाकार, भागाकार, घातांक आणि काही लोकप्रिय सक्रियकरण कार्ये शोधू.
आम्हाला मागील लेखातील सैद्धांतिक गोष्टी बाहेर आल्याने, ज्याला मी प्रथम येथे वाचण्याची शिफारस करतो, आम्ही थेट अंमलबजावणीमध्ये जाऊ.
अंमलबजावणी
या लेखात, आम्ही मागील लेखातील MyTensor वर्ग नवीन कार्यक्षमतेसह वाढवू आणि..
आमच्या दृष्टिकोनातील दोष: रिकरंट न्यूरल नेटवर्क-LSTM लागू करताना तुम्ही काय चूक करत आहात!
मी काही महिन्यांपूर्वी मशीन लर्निंगच्या क्षेत्रात प्रवेश करायला सुरुवात केली आणि काही प्रकल्प बनवल्यानंतर मी स्वतःला विचार केला, “हे खरोखर कठीण नाही”. मी डीप लर्निंगचा सामना करेपर्यंत तेच होते. अभ्यासाचे संपूर्ण नवीन क्षेत्र, डीप लर्निंगसाठी मोठ्या प्रमाणावर गणितीय तसेच विश्लेषणात्मक ज्ञान आवश्यक आहे.
न्यूरल नेटवर्क तयार करणे हे मुळात मानवी मेंदू बनवण्यासारखे आहे!
जेव्हा मी न्यूरल नेट वापरण्याच्या तयारीत होतो, तेव्हा मला जाणवले की ते खूप जबरदस्त आहे. अशा अनेक क्लिष्ट संकल्पना..
प्रिसिजन वि रिकॉल. ते तुम्हाला खरोखर काय सांगतात?
प्रिसिजन आणि रिकॉलमागील कल्पना समजून घ्या
तुम्ही कोणत्याही डेटा सायंटिस्ट किंवा मशीन लर्निंग इंजिनियरला त्यांनी शिकलेल्या सर्वात सोप्या आणि गोंधळात टाकणाऱ्या विषयाबद्दल विचारल्यास — त्यांच्या मनात येणारी पहिली गोष्ट म्हणजे प्रिसिजन वि रिकॉल.
एकीकडे , हा विषय खरोखरच गोंधळात टाकणारा आहे, आणि मी स्वतः हा फरक समजून घेण्याच्या प्रयत्नात बराच वेळ घालवला आणि सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे, या दोन संज्ञा तुम्हाला काय सांगतात.
दुसरीकडे, विषय अतिशय सोपा आहे आणि त्याला गणित, प्रोग्रामिंग किंवा..
इक्वॉल आणि ऍपलचे क्रांतीकारक ट्रान्सफॉर्मर्स: अभूतपूर्व कार्यक्षमतेसाठी एक विस्तृत फीडफॉरवर्ड…
ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चरने उल्लेखनीय स्केलेबिलिटी दर्शविली आहे, ज्यामुळे अचूकतेमध्ये लक्षणीय सुधारणा झाल्या आहेत. तथापि, ही प्रगती अत्यंत उच्च संगणकीय आवश्यकतांच्या किंमतीवर येते, जी वास्तविक-जगातील अनुप्रयोगांमध्ये एक महत्त्वपूर्ण अडथळा म्हणून उदयास आली आहे.
संशोधकांनी ट्रान्सफॉर्मर घटकांचे परिमाण कमी करण्यासाठी आणि अटेन्शन हेड्ससारख्या घटकांची छाटणी करण्यासाठी सक्रियपणे उपाय शोधले असले तरी, फीड फॉरवर्ड नेटवर्क (FFN) हा आणखी एक महत्त्वाचा घटक तुलनेने कमी शोधला गेला आहे.
"वन वाइड..
न्यूरल नेटवर्कमध्ये लपलेल्या स्तरांसह सक्रियकरण कार्याची आवश्यकता
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स किंवा कनेक्‍शनिस्ट सिस्‍टम ही प्राणी मेंदू बनवणार्‍या जैविक न्यूरल नेटवर्क्सद्वारे अस्पष्टपणे प्रेरित संगणकीय प्रणाली आहेत. अशा प्रणाली उदाहरणांचा विचार करून कार्ये करण्यास "शिकतात", सामान्यत: कार्य-विशिष्ट नियमांसह प्रोग्राम न करता.
सोप्या शब्दात न्यूरल नेटवर्क ही अल्गोरिदमची मालिका आहे जी मानवी मेंदूच्या कार्यपद्धतीची नक्कल करणाऱ्या प्रक्रियेद्वारे डेटाच्या संचामध्ये अंतर्निहित संबंध ओळखण्याचा प्रयत्न करते. न्यूरल नेटवर्क बदलत्या इनपुटशी जुळवून घेऊ शकतात;..
व्यावसायिक लोकांसाठी एआयचा बीएस परिचय नाही
भाग 1: या मार्गदर्शकाची विनामूल्य PDF डाउनलोड करण्यासाठी, येथे क्लिक करा
एआयच्या या सर्व चर्चेने तुम्ही गोंधळलेले आणि भारावलेले आहात? तुम्हाला असे वाटते का की तंत्रज्ञान पुढे जात आहे आणि तुम्ही फक्त मागे पडत आहात?
ऐका. तुझा दोष नाही. मलाही अगदी तसंच वाटलं.
तेथे खूप प्रचार आणि चुकीची माहिती आहे की प्रत्यक्षात काय चालले आहे हे शोधणे जवळजवळ अशक्य आहे.
जेव्हा मी AI मध्ये उत्खनन सुरू केले तेव्हा मला एकतर "क्रॉस एन्ट्रॉपी कमी करणे" आणि मला न समजलेल्या इतर अटींबद्दलच्या तांत्रिक ब्लॉग..
