Публикации по теме 'multilayer-perceptron'


Многослойные персептроны
Получите глубокое представление о первой полнофункциональной модели нейронных сетей В предыдущей статье мы говорили о персептронах как об одной из самых ранних моделей нейронных сетей. Как мы видели, одиночные персептроны ограничены в своей вычислительной мощности, поскольку они могут решать только линейно разделимые задачи. В этой статье мы обсудим многослойные персептроны (MLP), которые представляют собой сети, состоящие из нескольких слоев персептронов и намного более мощные,..
Многослойный персептрон как нелинейный классификатор — 03
Резюме В последнем посте мы обсуждали, как персептрон может выучить лучший набор весов и смещений для классификации некоторых данных. Мы обсудили, что на самом деле означает лучший в контексте минимизации некоторой функции ошибки. Наконец, мы мотивировали необходимость перехода к непрерывной модели персептрона. Теперь мы мотивируем необходимость соединения нескольких персептронов вместе для построения более сложных нелинейных моделей. Мотивация До сих пор все модели, которые..
Кредитный риск и концепции машинного обучения -6
Каков компонент машинного обучения в этой области? Стандартный подход к разработке решения AI/ML часто включает в себя создание дерева решений, которое отображает функции и последовательность действий в результате разработки, основанной на дизайн-мышлении, поведении. Это не на уровне диаграммы последовательности, а скорее отображение процессов и потоков решений, которые в противном случае сделал бы человек, но правила просты в кодировании, чтобы сделать автоматизированный процесс..
Обратите внимание на МЛП
Введение Трансформеры показали себя хорошо в компьютерном зрении, а также в обработке естественного языка. Это стало архитектурой по умолчанию в НЛП. Одной из основных концепций, используемых трансформерами, является механизм самоконтроля с несколькими головками, который агрегирует пространственную информацию по токенам. В статье [1] предлагается более простая сетевая архитектура, gMLP, MLP с вентилированием, чтобы показать, что она может работать так же хорошо, как преобразователи в..
Создание простого MLP
Шаг на пути к пониманию Трансформеров Выпуск GPT-3 стал переломным моментом в истории машинного обучения. Вполне вероятно, что на нашу работу как специалистов по данным сильно повлияют GPT и их потомки. Чтобы понять, как работают трансформеры и, следовательно, как их лучше всего использовать, важно сначала понять, как функционируют их предшественники. Этот проект будет основан на этой⁽¹⁾ фантастической статье 2003 года Бенжио и др., в которой продемонстрировано, что..
Я сделал алгоритм азартных игр на боксе, часть 2
22,5% возврата инвестиций! Во-первых, некоторые люди спрашивали меня, могут ли они сами делать прогнозы. Поэтому я собрал предельно простой интерфейс здесь . Наслаждайтесь! Часть 1: Характеристики набора данных Часть 2: Моделирование Часть 3: Прогнозирование и оценка Вернувшись в Университет Сан-Франциско, нам посчастливилось иметь на факультете Джереми Ховарда. Одна из многих проницательных вещей, которые сказал Джереми, была, и я цитирую дословно, Первое, что я делаю,..
Основы MLP (многослойный_персептрон)
Основы МЛП Цель: создать ванильные нейронные сети (многослойный персептрон) для простых задач регрессии/классификации с помощью Keras. Структуры МЛП Каждая модель MLP состоит из одного входного слоя, нескольких скрытых слоев и одного выходного слоя. Количество нейронов в каждом слое не ограничено. Количество входных нейронов: 3 Количество скрытых нейронов: 4 Количество выходных нейронов: 2 Количество входных нейронов: 3 Количество скрытых нейронов: (4,4)..