Публикации по теме 'backpropagation'
Разрушение нейронных сетей: интуитивный подход к обратному распространению
Независимо от того, являетесь ли вы новичком в машинном обучении или экспертом, вам было бы трудно понять концепцию обратного распространения в нейронных сетях. Если вы новичок, первый взгляд на сложные этапы, связанные вместе в алгоритме обратного распространения, был бы определенно устрашающим. В то время как некоторые из нас потратили бы время на анализ алгоритма и получение интуиции, большинство из нас абстрагировало бы процесс обучения. Распространенный и очень разумный вопрос,..
Математика, а не магия: как «обучаются» нейронные сети
Я читал прекрасную книгу «Глубокое обучение для R» Франсуа Шолле и Дж. Дж. Аллера. Как и в большинстве практических руководств по глубокому обучению, в книге представлены 3 элемента, необходимые для обучения DNN:
Модель: ŷ = f(x; w), где w — набор весов, параметризующих функцию, а ŷ — прогноз модели. Обычно функция f выглядит следующим образом: ∑g(wx+b), где g — нелинейная функция активации (relu, сигмовидная и т. д.). Потери: целевая функция, которая сравнивает прогнозы модели с..
Зачем перемешивать данные при стохастическом градиентном спуске (SGD) и мини-пакетном градиентном спуске?
Сегодня модели машинного обучения являются неотъемлемой частью многих реальных приложений. Эти модели позволяют компьютерам учиться на прошлом опыте и делать прогнозы или решения на основе закономерностей, обнаруженных в данных. Однако для достижения хорошей производительности алгоритмам машинного обучения требуются большие объемы данных. В частности…
Вопросы по теме 'backpropagation'
Многослойный персептрон с целевой переменной в виде массива вместо одного значения
Я новичок в глубоком обучении и пытаюсь использовать библиотеку theano для обучения своих данных. руководство по MLP здесь имеет скалярное выходное значение, в то время как мой вариант использования имеет массив с 1, соответствующим значение,...
15.11.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..