Публикации по теме 'neural-networks'
Искусственные нейронные сети и их интуиция
Понимание интуиции, лежащей в основе искусственных нейронных сетей. И как они делают машины интеллектуальными (для малышей ).
Искусственные нейронные сети (ИНС) : ИНС представляют собой набор простых узлов, называемых нейронами, которые связаны довольно сложным образом, образуя интеллектуальные вычислительные системы. Эти системы вдохновлены биологическими нейронами, найденными в человеческом мозгу.
Нейрон . Нейрон — это наименьшая единица нейронной сети, которая реализует..
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…
Начало работы с нейронными сетями: для чайников
В чем особенность нейронных сетей, также известных как NN, это камень для многообещающих разработок в рамках ML. Научиться понимать и следовать может показаться чрезвычайно сложным, и ваши клетки мозга могут работать со сбоями, пытаясь обернуть теорию так же, как на гифке выше.
Обычные модели машинного обучения с учителем следуют традиции наличия целевой переменной, из которой модель может отображать и изучать взаимосвязи между переменными признаков и целевыми переменными. Это можно..
В чем разница между машинным обучением и глубоким обучением? | Заботливый
Машинное обучение — это подмножество, приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предлагает системе возможность учиться и совершенствоваться на основе опыта без программирования на этом уровне. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения , где искусственная нейронная сеть, рекуррентная нейронная сеть вступает в связь. Алгоритмы создаются точно так же, как машинное обучение, но оно состоит из гораздо большего количества уровней алгоритмов.
Машинное обучение..
Преобразование изображения в изображение с помощью TraVeLGAN
Перевод изображения в изображение с помощью TraVeLGAN
Это краткое изложение исследования — лишь одно из многих, которые еженедельно распространяются в информационном бюллетене ученых по искусственному интеллекту. Чтобы начать получать еженедельную рассылку, зарегистрируйтесь здесь .
В прошлом наблюдался растущий интерес к переводу изображения в изображение, в основном благодаря успеху неконтролируемых моделей, основанных на гипотезе постоянства цикла. Тем не менее, указанные..
Уникальная разработка NeuroSeed
Различные области человеческой деятельности нуждаются в использовании задач классификации. Процедура классификации представляет собой формальный метод принятия многочисленных решений в новых ситуациях, когда какое-либо решение или прогноз делается на основе имеющейся информации.
Классификация представляет собой двухэтапный процесс. На первом этапе модель создается с использованием алгоритма классификации по обучению набора данных, а затем на втором этапе модель тестируется на основе..
Варианты использования: часть 3
Технологии, которые могут использовать инновации Neuroseed
Искусственный интеллект дает большое количество возможностей и технологий, которые развивают нашу быстро развивающуюся планету. Платформа Neuroseed описывает последние тенденции в сфере ИИ, чтобы быть в курсе. Облачная робототехника Тext gen В статье будут обсуждаться автономная хирургическая робототехника, эмоциональная аналитика в реальном времени, игры, управляемые мышлением, и универсальный перевод в реальном времени...
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..