Публикации по теме 'neural-networks'
Как построить нейронную сеть с прямой связью на Python — Андрес Бережной
Добро пожаловать в очередной пост о Python. Сегодняшняя тема посвящена тому, как создать нейронную сеть с прямой связью на Python с нуля. Это означает, что без использования Tensorflow, Keras, Pytorch и т. д. Основная библиотека, которую мы будем использовать, — это numpy , вычислительная библиотека для Python.
Обычно мне нравится понимать основные концепции того, как все работает, прежде чем использовать такой инструмент, как Tensorflow, для обработки вещей за меня. Выполнение..
Как я строю свёрточную нейронную сеть с использованием библиотеки NO (DEMO)
Сверточные сети были вдохновлены биологическими процессами, в которых модель связи между нейронами вдохновлена организацией зрительной коры животных. Отдельные корковые нейроны реагируют на раздражители только в ограниченной области поля зрения, известной как рецептивное поле.
Рецептивные поля разных нейронов частично перекрываются, так что покрывают все поле зрения. Я построил эту сеть, используя только Numpy , и она имеет несколько слоев, что делает ее глубокой. Я подключил модель..
«Алгоритмы не предвзяты, мы предвзяты». Куандри
TL;DR — Эта предвзятость исходит из данных. А данные — это то, что мы можем изменить. И изменение данных не является непреодолимым. Поэтому мы должны диверсифицировать наши наборы данных и исчерпывающе измерять и сообщать об эффективности для каждого класса.
Вот простой факт: мир знал об алгоритмической предвзятости очень давно. Вы можете себе представить, как будет выглядеть очередь после вирусного взрыва ChatGPT?
Менее известный факт: алгоритмы не могут думать. Я покажу..
Анализ настроений в наборе данных US Twitter Airlines: подход глубокого обучения
В двух своих предыдущих постах ( это и это ) я попытался провести анализ настроений в наборе данных об авиакомпании в Твиттере с помощью одного из классических методов машинного обучения: наивно-байесовских классификаторов. Для этого поста я сделал один классификатор с подходом глубокого обучения. Эта работа не будет плодотворной, это всего лишь способ немного поиграть с нейронными сетями.
Для этой работы я использовал Tensorflow и Keras для определения нейронной сети и новую Jupyter..
Универсально действительные шаблоны: еще раз для Deep Learners, которые ценят доказательства
Введение
В предыдущем посте я утверждал, что большая часть знаний, необходимых интеллектуальному агенту для выполнения большинства когнитивных задач более высокого уровня (понимание языка, планирование, рассуждение и т. д.), не изучается, а приобретается. В отличие от навыков (скажем, игры на гитаре), которые усваиваются индивидуально и усваиваются по-разному благодаря нашим уникальным индивидуальным наблюдениям и опыту, общезначимые знания не усваиваются постепенно, а приобретаются,..
Как езда на велосипеде может улучшить ваше машинное обучение!!!
Как езда на велосипеде может улучшить ваше машинное обучение!!!
«Я думал об этом, когда ехал на своем велосипеде» — Альберт Эйнштейн о теории относительности.
Примерно в это же время в прошлом году я работал над сложной проблемой, которую нужно было решить с помощью машинного обучения. Мой распорядок дня заключался в том, чтобы потратить час или два (и намного больше по выходным) на эту проблему, а затем сделать перерыв и выйти на длинные поездки на велосипеде. Я пытался..
Машинное обучение, нейронные сети и искусственный интеллект (ИИ): насколько интеллектуальны…
Машинное обучение, нейронные сети и искусственный интеллект (ИИ): как интеллектуальные технологии предсказывают решения?
Часть серии "Искусственный интеллект для начинающих"
Что такое искусственный интеллект и как он влияет на процесс принятия решений? Что нужно знать об искусственном интеллекте, чтобы изучить, как эта форма технологии предоставляет предприятиям инструмент для понимания человеческих решений? Именно такие вещи я рассмотрю более подробно в этой статье.
Для..
