Публикации по теме 'neural-networks'
AI & ML Playground: открывая чудеса искусственного интеллекта и машинного обучения для…
Я просто поражен невероятными возможностями AI и ML! То, как эти технологии могут учиться на данных, делать прогнозы и автоматизировать сложные задачи, просто ошеломляет. Машины-свидетели распознают закономерности, понимают человеческий язык и даже имитируют человеческий интеллект — это не что иное, как внушает благоговейный трепет.
Это побудило меня начать изучать основы, как и большинство людей. Я тоже не кодер. Опять же, благодаря AI и ML, где большая часть агрессивного кодирования..
Генератор поддельных лиц с использованием модели DCGAN
Обзор
В следующей статье мы определим и обучим модель Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN) на наборе данных лиц. Основная цель модели - заставить сеть генераторов генерировать новые изображения поддельных человеческих лиц, которые выглядят как можно более реалистично.
Для этого мы сначала попытаемся понять интуицию, лежащую в основе работы GAN и DCGAN и затем объедините эти знания, чтобы построить модель генератора фальшивых лиц . К концу этого..
Функция активации и ее тип в нейронной сети (часть 2)
Прочитайте мою первую статью о функции активации
В этой статье мы узнаем:
5. Функция ELU (экспоненциальные линейные единицы)
6. PRelu (параметрический ReLU)
7. Софтмакс
8. Функция Swish (самозакрывающаяся)
9. Максаут
10. Софтплюс
Давайте сначала разберемся, почему мы используем производную во время обратного распространения.
Производная – это отношение изменения значения функции к изменению независимой переменной. Производная измеряет крутизну графика функции в некоторой..
Мое путешествие в искусственный интеллект и машинное обучение начинается.
Я принял решение погрузиться в изучение искусственного интеллекта (ИИ), нейронных сетей (НС) и машинного обучения (МО), и этот блог будет документировать мое путешествие. Моя цель — узнать как можно больше, глубоко изучить предмет и помочь другим, которые, возможно, захотят сделать то же самое. Я надеюсь создать гильдию людей на всех уровнях опыта Ai/ML. Со временем я постараюсь обновить свои предыдущие сообщения в блогах, чтобы улучшить их общение, и публиковать текущие блоги по мере..
Простые алгоритмы машинного обучения (часть 2)
В первой части мы объяснили, что такое ML и некоторые алгоритмы машинного обучения. В этой новой части мы углубимся и увидим дальнейшие методы, которые могут помочь нам научить машину выполнять задачу.
SVM (машина опорных векторов)
Теперь мы видим еще один способ подумать о большем. В этом примере у нас есть три красных и три серых точки, разделенных более чем одной линией.
Теперь мы исследуем, какая из линий лучше всего соответствует данным.
Мы видим, что зеленая линия..
Исследование параметров нейронной сети pt. 1
О:
Эта серия статей посвящена исследованию дизайна нейронной сети с целью понимания того, как изменение параметров нейронной сети может увеличить или уменьшить эффективность обучения нейронной сети для решения проблемы. Базовые знания в области исчисления, линейной алгебры и машинного обучения идеально подходят для понимания описанных здесь концепций.
Мы будем использовать простую нейронную сеть прямого распространения, которой будет поручен классический пример идентификации рукописных..
Философский блог 7: Глупые ли мы? Почему нам нужно так много данных и мощности для запуска машинного обучения?
Если вы видите льва перед собой, вы можете обнаружить, что есть еще один лев, скрытый от глаз, крадущийся позади вас и ожидающий, когда вы столкнетесь с его челюстями. Глядя на модели нейронных сетей и машинного обучения, вы видите, что такая возможная корреляция является, хотя и редкой, просто возможным типом корреляции, которую специалисты по статистике беспокоятся об отсутствии, поэтому включили ее в свои нейронные слои, когда они связывали все со всем. Конечно, это делает алгоритмы..
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..