Публикации по теме 'neural-networks'
Приложения нейронных сетей
Нейронные сети находят множество вариантов использования и приложений в тех областях, где традиционные алгоритмы отстают, чтобы обеспечить требуемую производительность и точность. Нейронные сети больше похожи на то, как обычно учатся люди, и это один из лучших способов заставить машины учиться. Из-за этого нейронные сети лучше всего подходят для приложений искусственного интеллекта. Искусственная нейронная сеть — это сеть, состоящая из искусственных нейронов.
Давайте посмотрим, как..
Детектор зебры - ваш третий сквозной канал CNN за 5 минут
Третий CNN?
Это мой третий пост из серии «Сделай сам» моделей CNN. Как обычно, формат останется прежним. Я дам вам файл Colab (который отлично работает), который вы должны запустить без каких-либо условий, прежде чем двигаться дальше. Причина в том, что как только вы запускаете его самостоятельно, вы гораздо больше привязываетесь к проблеме и склонны к более глубокому пониманию.
Вы можете проверить мои предыдущие сообщения из этой серии здесь:
Классификатор рукописных цифр..
Безболезненная классификация текста с использованием RNN
Пример модели классификации НЛП с использованием рекуррентной нейронной сети с библиотекой Keras Python
Это будет минимальный рабочий пример обработки естественного языка (NLP) с использованием глубокого обучения с рекуррентной нейронной сетью (RNN) на Python. Для этого проекта вы должны хорошо разбираться в Python и иметь практические знания нейронных сетей (NN) с Keras.
Наша цель - построить модель глубокого обучения НЛП для анализа настроений Twitter в отношении продуктов Apple и..
Список бесплатных ресурсов для изучения обработки естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) - это способность компьютерной системы понимать человеческий язык. Обработка естественного языка - это разновидность искусственного интеллекта (ИИ). В Интернете доступно множество ресурсов, которые помогут вам развить знания в области обработки естественного языка.
В этом сообщении блога мы перечисляем ресурсы для начинающих и учащихся среднего уровня.
Ресурсы по естественному языку для начинающих
Новичок может использовать два метода:..
Начало работы с AI, ML, NN — Руководство для начинающих
Итак, вы читали статьи в новостях о том, что ИИ все больше и больше используется в медицине, промышленности, на финансовых рынках. ИИ даже проникает в ваши дома, фильтруя вашу почту на предмет спама и нежелательной почты, и со временем его использование только увеличивается от автоматических автомобилей до интеллектуальных систем в доме и вокруг него.
Но что, если вы хотите попасть в эту новую область информатики, с чего начать? Как начать? Что, если вы изучали информатику, как и я,..
Практическое машинное обучение, часть 3: прогнозирование рака молочной железы с помощью Pytorch
Создание классификатора с нейронными сетями для прогнозирования рака молочной железы
1 — Набор данных
Для выявления рака молочной железы отслеживаются 30 признаков. Загрузка набора данных, чтобы немного узнать об этих переменных:
После проверки на наличие дубликатов и пустых данных и подтверждения того, что набор данных свободен от этого, пришло время проверить ненужные данные. Из 33 столбцов набора данных «id» и «Unnamed:32» были удалены:
df.drop(['id','Unnamed:..
Реализация простой нейронной сети на C # .NET - Часть 1
В прошлой статье функция нейрона «мы увидели, как работает искусственный нейрон с ручным обучением на данных логического элемента И. Мы увидели, что после 6-й итерации простая сеть обучилась и теперь способна предсказывать. Давайте соберем обучение в виде кода и сделаем это программно. Я разделю этот пост на две части:
Создайте структуру нейронной сети Обучение с данными логического элемента И с использованием алгоритма обратного распространения ошибки
Идея этого построения с..
