Публикации по теме 'neural-networks'
Перенос обучения с использованием pytorch - Часть 1
Вы когда-нибудь задумывались, почему модели машинного обучения должны учиться каждый раз с нуля. Что, если модели могут использовать знания, полученные при распознавании кошек, собак, рыб, автомобилей, автобусов и многих других, для выявления отвлеченного водителя автомобиля или для выявления болезней растений. При трансферном обучении мы используем предварительно обученную нейронную сеть для извлечения признаков и обучения новая модель для конкретного случая использования. Не уверен, что..
Генетический алгоритм оптимизации параметров нейронной сети
Искусственная нейронная сеть - это контролируемый алгоритм машинного обучения, очень популярный в приложениях в различных областях, таких как распознавание речи и изображений, прогнозирование временных рядов, программное обеспечение для машинного перевода и др. Они полезны в исследованиях благодаря способности решать стохастические задачи, что часто позволяет приближенно решать чрезвычайно сложные проблемы.
Однако очень сложно определить идеальную сетевую архитектуру. Нет четких..
Этот расчет основан на 10 жанрах? т.е. 40000/10*2=8000
Этот расчет основан на 10 жанрах? т.е. 40000/10*2=8000
Понимание адаптивного градиента (AdaGrad)
AdaGrad — это алгоритм оптимизации, предназначенный для индивидуальной адаптации скорости обучения к каждому параметру во время обучения. Основная идея AdaGrad заключается в том, что часто обновляемые параметры должны иметь меньшую скорость обучения, тогда как редко обновляемые параметры должны иметь большую скорость обучения. Этот подход с адаптивной скоростью обучения может помочь ускорить сходимость процесса обучения и повысить производительность модели.
Алгоритм AdaGrad основан на..
TL;DR
TL;DR
Можно генерировать новые цвета с помощью многослойной рекуррентной нейронной сети (RNN, LSTM и GRU) на основе цветов краски Шервина-Уильямса вместе с их значениями RGB (RGB = значения красного, зеленого и синего цветов).
Прочтите эти статьи о компьютерном интеллекте в 2023 году
Предполагая, что вы увлечены вселенной компьютеризированных рассуждений, важно постоянно следить за самыми последними моделями и достижениями в этой области.
Прочтите эти статьи о компьютерном интеллекте в 2023 году Всем привет!
Серия статей о глубоком обучении: Часть 1 — Что такое искусственные нейронные сети (ИНС)
Глубокое обучение показало впечатляющие результаты во многих приложениях, таких как визуальное распознавание, здравоохранение, самоуправляемые автомобили, классификация текста (спам и не спам), распознавание лиц, система рекомендаций и обнаружение мошенничества. Он продолжает очаровывать нас новыми технологиями, такими как ChatGPT , чат-бот, недавно запущенный OpenAi. В результате изучение глубокого обучения может помочь вам сделать шаг вперед в своей карьере или познакомиться с этими..
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..