Publicații conexe 'neural-networks'
Rețeaua neuronală: Esența rețelei neuronale artificiale
Învățare automată, Învățare profundă
Rețeaua neuronală: Esența rețelei neuronale artificiale
Ce este de fapt rețeaua neuronală artificială
Creierul uman este format din miliarde de neuroni conectați între ei și fiecare neuron transmite un semnal către altul prin conexiune. Acest lucru face ca oamenii să aibă o acțiune specifică de efectuat. De exemplu, vrei să ajungi la buzunar pentru a-ți prinde telefonul, atunci va fi un semnal care va fi trimis la creier și trecut prin aceste..
Un exemplu subtil de backpropagation — Partea 2: Fundamente
Introducere
În „prima parte” a acestei serii de articole, am detaliat fundamentele teoriei de bază ale propagării inverse și am realizat o implementare simplă incluzând adunarea, scăderea și sortarea topologică. În acest articol, vom explora în continuare înmulțirea, împărțirea, exponențiarea și câteva funcții de activare populare.
Deoarece am scos lucrurile teoretice din drum în articolul precedent, pe care aș recomanda să-l citiți mai întâi „aici”, ne vom arunca direct în implementare...
Defectul abordării noastre: Ce greșiți în timp ce implementați Recurrent Neural Network-LSTM!
Am început să mă aprofundez în domeniul învățării automate în urmă cu câteva luni și după ce am realizat câteva proiecte, m-am gândit în sinea mea: „Acesta nu este chiar greu”. Asta până când am întâlnit Deep Learning. Un domeniu de studiu complet nou, Deep Learning necesită o cantitate mare de cunoștințe matematice și analitice.
Crearea unei rețele neuronale este practic echivalent cu realizarea unui creier uman!
În timp ce mă pregăteam să pun mâna pe Neural Nets, mi-am dat seama..
Precizie vs rechemare. Ce îți spun ei de fapt?
Înțelegeți ideea din spatele Precision and Recall
Dacă ai întreba orice om de știință de date sau inginer de învățare automată despre cel mai ușor și mai confuz subiect pe care l-a învățat, unul dintre primele lucruri care le-ar veni în minte ar fi Precizie vs Recall .
Pe de o parte , acest subiect este într-adevăr confuz și eu însumi am petrecut mult timp încercând să înțeleg diferența și, cel mai important, ce vă spun acești doi termeni.
Pe de altă parte, subiectul este foarte..
Transformatoarele revoluționare de la Equall și Apple: un feedforward vast pentru o eficiență fără precedent...
Arhitectura Transformer a demonstrat o scalabilitate remarcabilă, ceea ce duce la îmbunătățiri substanțiale ale preciziei. Cu toate acestea, acest progres vine cu prețul cerințelor de calcul extrem de ridicate, care au apărut ca un obstacol semnificativ în aplicațiile din lumea reală.
Deși cercetătorii au căutat în mod activ soluții pentru a reduce dimensiunile componentelor Transformerului și a tăia elemente precum capetele de atenție, o altă componentă critică, Feed Forward Network..
Necesitatea funcției de activare împreună cu straturi ascunse într-o rețea neuronală
Rețelele neuronale artificiale sau sistemele conecționiste sunt sisteme de calcul inspirate vag de rețelele neuronale biologice care constituie creierul animalelor. Astfel de sisteme „învață” să execute sarcini luând în considerare exemple, în general fără a fi programate cu reguli specifice sarcinii.
Cu cuvinte mai simple O rețea neuronală este o serie de algoritmi care se străduiește să recunoască relațiile subiacente dintr-un set de date printr-un proces care imită modul în care..
O introducere fără BS la AI pentru oamenii de afaceri
Partea 1: pentru a descărca un PDF gratuit al acestui ghid, faceți clic „aici”
Te simți confuz și copleșit de toată această discuție despre AI? Simți că tehnologia zboară înainte și că ești lăsat în urmă?
Asculta. Nu e vina ta. Am simțit exact la fel.
Există atât de mult hype și dezinformare acolo încât este aproape imposibil să ne dăm seama ce se întâmplă de fapt.
Când am început să cercetez inteligența artificială, fie am fost lovit cu postări tehnice pe blog despre..
