Пару лет назад я начал исследовать кроличью нору нейронной сети. Я прочитал кучу статей и статей в Интернете и взялся за несколько забавных проектов, чтобы получить практический опыт обучения. В итоге я разработал «набор уловок» для получения результатов, но очень мало понимал, почему они работают и когда их использовать. На самом деле это стало немного скучно, потому что получение результатов сводилось к большому количеству проб и ошибок, а обучение нейронных сетей происходит довольно..

Построение даже простой нейронной сети может быть запутанной задачей, а настройка ее для получения лучшего результата чрезвычайно утомительна. Но первый шаг, который следует учитывать при построении нейронной сети, - это инициализация параметров. Если все сделано правильно, оптимизация будет достигнута в кратчайшие сроки, в противном случае схождение к минимумам с использованием градиентного спуска будет невозможно. Эта статья написана исходя из предположения, что читатель уже знаком с..

Во время серфинга в сети вы, возможно, столкнулись с вирусным мемом под названием «Вызов манекена». В этом испытании людей просили оставаться неподвижными в течение некоторого времени, поскольку время на какое-то время застыло, чтобы быть точным, испытателям предлагалось действовать как манекены, пока один человек снимает видео. Например, посмотрите это видео. Итак, теперь вы знаете, в чем состоит проблема, и вам может быть интересно, какая польза от этого, если мы передадим..

Нейронные сети — это структуры, вдохновленные работой реального нейрона в мозгу. Они являются одной из самых интересных структур в информатике. Нейронные сети берут данные с одного конца и вычисляют результат на основе данных и наиболее вероятного результата, к которому они могут прийти на основе данных, на которых они были обучены. Нейронная сеть — это в основном очень сложная структура, которая обучается на данных и находит закономерности, а затем может обнаруживать появление подобных..