Публикации по теме 'deep-neural-networks'
Краткое введение в нейронные сети
Искусственная нейронная сеть (ИНС) — это вычислительная модель, основанная на том, как биологические нейронные сети в человеческом мозгу обрабатывают информацию. Искусственные нейронные сети вызвали большой интерес в исследованиях и промышленности в области машинного обучения благодаря множеству прорывных результатов в распознавании речи, компьютерном зрении и обработке текста. В этом посте мы попытаемся развить понимание определенного типа искусственной нейронной сети, называемой..
Встречайте DeepDPM: для задач глубокой кластеризации не требуется предопределенного количества кластеров
Глубокие нейронные сети (DNN) добились больших успехов в широком спектре задач, включая фундаментальные неконтролируемые задачи, такие как кластеризация данных. Как и обычные методы кластеризации, глубокая кластеризация также является параметрической, то есть для нее требуется предварительно определенный номер кластера или класса. Однако выбор оптимального числа кластеров может стать очень…
Учебное пособие по TensorFlow: руководство по TensorFlow для новичков (часть 2)
Как работает TensorFlow?
TensorFlow определяет вычисления как графики, и они выполняются с помощью операций (также известных как «операции»). Итак, когда мы работаем с TensorFlow, это то же самое, что определение серии операций в Graph. Чтобы выполнить эти операции как вычисления, мы должны запустить Graph в сеансе. Сеанс транслирует и передает операции, представленные на графиках, устройству, на котором вы хотите их выполнять, будь то графический процессор или процессор. Например,..
Метод фотореалистичного шумоподавления Калифорнийского университета в Беркли и Intel повышает качество видео в безлунные ночи
По сравнению с ночными животными, которые должны охотиться и добывать пищу в темноте, чтобы выжить, люди развили относительно слабые способности ночного видения, что ограничивает наше восприятие и понимание окружающей среды в таких условиях, как безлунные ночи. В то время как фотографы могут использовать длительную экспозицию, чтобы собрать достаточно света для изображения…
.......и вот опять…… 😊😄😆
.......и вот опять…… 😊😄😆
Это наша пятая суббота из 16. Мы вставляем камни в золото. Слава Богу. Gen pix Мы узнали о логистической регрессии с помощью мышления нейронной сети, чтобы отточить наши интуитивные представления о глубоком обучении.
По сути, мы построили общую архитектуру частотного логарифма. Мы также знаем, как инициализировать параметры, начиная с нулевой инициализации (однако это не рекомендуется), вычисляя функцию потерь и функцию стоимости на заданной частоте...
Google и Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе сформулировали алгоритм обнаружения как программный поиск, уступив «льва» для SOTA DNN…
евро сети. В то время как давно зарекомендовавшие себя оптимизаторы, такие как AdamW и Adafactor, остаются в центре внимания исследователей, были предложены различные подходы для автоматического обнаружения более эффективных алгоритмов оптимизации. Однако такие методы автоматического обнаружения до сих пор не смогли создать алгоритмы оптимизации, которые достигают…
Клонирование поведения (схема обучения вождению) - CarND
Сиди крепко дружище, я за тобой поеду!
Позвольте мне сначала процитировать, что такое клонирование поведения?
Поведенческое клонирование - это метод, с помощью которого человеческие субкогнитивные навыки могут быть захвачены и воспроизведены в компьютерной программе. Когда человек выполняет навык, его или ее действия записываются вместе с ситуацией, которая привела к действию. Журнал этих записей используется в качестве входных данных для учебной программы. Программа обучения..
