Публикации по теме 'neural-network-algorithm'
Руководство по поиску нейронной архитектуры
В этой статье представлен общий обзор методов поиска нейронной архитектуры (NAS).
В последние годы нейронные сети (НС) очень помогли решить проблемы в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и т. д. Однако архитектура нейронных сетей (таких как AlexNet , ResNet и VGGNet ) проектировался в основном людьми, полагаясь на свою интуицию и понимание конкретных задач.
Это привело к растущему интересу к новым типам алгоритмов, которые могут..
Нейронные сети
Нейронная сеть — это просто имитация человеческого мозга, состоящая из нейронов, которые позволяют изучать сложные нелинейные гипотезы в задачах ML DL.
Другие алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия или логистическая регрессия, становятся неэффективными, когда нам приходится иметь дело с огромными наборами данных, содержащими тысячи функций, таких как компьютерное зрение. Кроме того, нейронная сеть, являющаяся относительно сложным алгоритмом, имеет преимущество,..
Что происходит при обратном распространении
Обучение черного ящика
Предыдущая статья была посвящена прямому распространению в нейронных сетях , как оно работает и почему оно работает. Одним из важных объектов в прямом распространении являются веса. Мы увидели, как настройка весов может использовать нелинейность, представленную в каждом слое, для усиления результирующего вывода. Как мы уже говорили, мы собираемся случайным образом инициализировать веса и смещения и позволить сети изучить эти веса с течением времени. Теперь..
Что такое нейронная сеть объясните на примере? — ВольтронАИ
Нейронная сеть — это тип алгоритма машинного обучения, который смоделирован по образцу структуры и функции человеческого мозга. Он состоит из взаимосвязанных узлов или нейронов, организованных в слои и обрабатывающих информацию таким образом, чтобы он мог учиться на данных и делать прогнозы.
Модели Google Brain Vec2Text для генерации предложений Excel в универсальности, разнообразии, беглости и…
В последние годы большие языковые модели (LLM), обученные на огромных корпусах, добились огромного прогресса в области обработки естественного языка, что привело к бесчисленному количеству успешных реальных приложений. Вообще говоря, LLM можно использовать с двумя основными настройками: text2vec (текст в вектор)…
Максимизируйте потенциал своих футболистов с помощью машинного обучения
Всем привет! Когда вы смотрите свою любимую футбольную команду, у вас когда-нибудь возникало ощущение, что есть игрок с большим потенциалом, но играет не на той позиции? Как вы думаете, если бы менеджер поставил его на другую должность, он был бы намного лучше? Хорошо, я знаю! Как мы можем разработать инструмент, который использует искусственный интеллект, чтобы помочь нам определять наиболее подходящие позиции для игроков ?
В этом посте я покажу, как обучить модель машинного..
Создайте машину для экстремального обучения на Python
Руководство по построению нейронной сети без настройки параметров.
Машины экстремального обучения (ELM) - это нейронные сети с упреждающей передачей данных (SLFN) с одним скрытым слоем, способные учиться быстрее по сравнению с методами обучения на основе градиентов. Это похоже на классическую нейронную сеть с одним скрытым слоем без процесса обучения. Этот тип нейронной сети не выполняет итеративную настройку, что делает ее более быстрой с лучшей производительностью обобщения, чем..
