Публикации по теме 'mathematics'


P vs NP
Решение. Пусть P равно X, а NP равно Y. Циркулярность (линейность) То есть существует обязательная круговая (и линейная) связь между P и NP ( любой X и/или Y ). Где невозможно иметь круглое без линейного (и всегда наоборот) (потому что невозможно иметь окружность без диаметра ). Таким образом, P и NP также могут быть закодированы 0 и 1 . Номер Два (Номер Один) Это потому (и только потому), что ноль и единица — это длина окружности и диаметр. (..
Формула секретной нейронной сети
Как сделать сложные нейронные сети без переобучения! Введение Выбор правильной архитектуры для вашей модели глубокого обучения может кардинально изменить достигнутые результаты. Использование слишком небольшого числа нейронов может привести к тому, что модель не найдет сложных взаимосвязей в данных, тогда как использование слишком большого числа нейронов может привести к эффекту переобучения. С табличными данными обычно понимают, что требуется не много слоев, достаточно одного или..
Исходные данные в градиентах политики: от практикующего специалиста RL (Часть-1/2)
Уменьшение отклонения от базового уровня Это продвинутый теоретический блог, в котором основное внимание уделяется одному из самых интригующих и сложных аспектов алгоритмов градиента политики. Предполагается, что читатель имеет некоторое базовое понимание алгоритмов градиента политики: популярный класс алгоритмов обучения с подкреплением, который оценивает градиент для приближения функции. Вы можете обратиться к главе 13 Обучение с подкреплением: Введение для понимания алгоритмов..
Как округлять двоичные числа
AngularInDepth уходит от Medium. Эта статья , ее обновления и более свежие статьи размещены на новой платформе inDepth.dev Все мы знакомы с округлением чисел в десятичной системе счисления. Округление в двоичной системе аналогично, но все же может вызвать некоторую путаницу. Самая большая проблема - округление дробей. Например, может быть не сразу очевидно, почему дробь 0.11101 при округлении до 2 знаков после десятичной точки дает целое число 1 . В этой статье..
Понимание градиентного спуска
Одна из основ машинного обучения и механизм, который нейронные сети используют для обратного распространения решений, называется градиентным спуском. Этот быстрый пример продемонстрирует, как использовать их в общей задаче машинного обучения. Всего за пару циклов градиентного спуска мы можем сопоставить наилучшее соответствие нашего уравнения y=mx+b с выборочными данными, показывающими цены на жилье (x) и квадратные футы (y). Рекомендуется сделать собственную копию связанного листа ,..
Как мы должны выбрать нашу модель машинного обучения
Привет, в этой статье я покажу вам, как вы можете выбрать модель для своей задачи машинного обучения в зависимости от поведения вашего набора данных после его рисования, поехали. Прежде чем выбрать модель, которую вы должны использовать для решения проблемы машинного обучения, вам необходимо нарисовать облако точек вашего набора данных. Этот шаг необходим, потому что он должен представить вам поведение ваших данных. В зависимости от поведения ваших данных вы можете выбрать другую модель..
Познакомьтесь с мозгом, стоящим за системами искусственного интеллекта AND Global
Как мы это сделали? И членам глобальной команды этот вопрос задают постоянно. Как нашему приложению микрозаймов LendMN удалось так успешно выдавать мгновенные ссуды без залога, длительной проверки биографических данных и с такими низкими процентными ставками? Казалось, это верный путь к катастрофе, но мы справились с ним с апломбом. И все это благодаря секретному оружию в нашем арсенале: машинному обучению и искусственному интеллекту. LendMN быстро проверяет наличие новых клиентов..