Публикации по теме 'neural-networks'


Классификатор изображений с использованием Tensorflow и Keras
Обзор Этот блог посвящен классификатору изображений, который я создал с помощью keras и tensor-flow. Целью этого проекта было создание классификатора изображений, который может различать три разных типа транспортных средств — самолеты, мотоциклы и шхуны (парусники). Набор данных, который я использовал для этого проекта, доступен на kaggle и состоит из около 800 изображений первых самолетов и мотоциклов и около 60 изображений шхуны. Я провел различные тесты на этой модели, чтобы..
Стабильная диффузия простыми словами
Введение Это апрель 2023 года. ChatGPT и Stable Diffusion сейчас в моде. Эксперты говорят о волне инноваций ИИ. Каждую неделю появляются новые стартапы. Между тем у вас не было возможности поиграть с этими новыми технологиями. Вы были заняты своей работой, и пространство генеративного ИИ вас пугает. Вы не знаете, с чего начать. Однажды, просматривая YouTube, вы натыкаетесь на что-то интересное. Вы видите, что fast.ai только что вышел со стабильным курсом распространения...
ДЕМИСТИФИКАЦИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 1: Проблемы классификации
Эта серия статей - попытка сделать нейронные сети понятными для людей, которые не знают ничего, кроме математики средней школы. Нет большего ужаса, чем наблюдать за утомительными математическими уравнениями и длинными строками кода за кодом, не зная, как их использовать. Забирает все самое интересное! Итак, без лишних слов, давайте начнем с понимания простой проблемы классификации , которая мягко представит концепции, лежащие в основе нейронных сетей. Предположим, вы являетесь..
Обрезка нейронной сети с имитацией отжига
Гибкость и адаптируемость нейронных сетей делают их отличным инструментом для нескольких приложений машинного обучения. Однако нейронные сети и глубокие нейронные сети иногда нуждаются в огромном количестве ресурсов, чтобы сделать вывод. В настоящее время разрабатываются новые методы, позволяющие сделать сети меньшего размера, а также немного ускорить оценку. Один из этих методов называется отсечкой - операция, выполняемая в нейронных сетях для устранения всех весов, которые..
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это метод, который является подмножеством машинного обучения (ML) и относится к обучению нейронных сетей. Машинное обучение позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты без явного программирования для этого. Глубокое обучение предпочтительнее в тех случаях, когда данные неструктурированы и массивны. Он вдохновлен структурой человеческого мозга — отсюда аналогия «Нейронные сети». Это наиболее эффективный способ работы с..
Человеческий мозг и нейронные сети
Человеческие и искусственные нейронные сети очень похожи по конструкции. Мозг млекопитающего состоит из клеток, называемых нейронами, которые отвечают за отправку сообщений по всему телу. Тело клетки содержит ядро ​​и от него отходят ответвления, называемые дендритами. Дендриты получают химические сигналы от других нейронов через синаптическое пространство. Некоторые сигналы важнее других и образуют более прочные связи. В течение жизненного цикла клетки эти связи могут меняться в..
Создание нейронной сети рекомендации продукта в веб-браузере
Нейронные сети продемонстрировали свою мощь за последние несколько лет, совершив крупные прорывы в компьютерном зрении, распознавании речи, биоинформатике и многих других проблемных областях. Хотя для обучения нейронной сети требуются огромные объемы данных, после обучения сети код, необходимый для запуска сетевой функции, становится довольно небольшим. Для простых нейронных сетей с прямой связью эти функции можно запускать даже прямо в веб-браузере. Примечание. Исходный код..