Публикации по теме 'perceptron'


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..
Персептрон: упрощенный
В этой статье объясняется основная концепция нейронной сети и принцип их работы. Этот пост предназначен для полных новичков и предполагает НУЛЕВОЕ знание машинного обучения. Мы поймем, как работают нейронные сети, реализуя их с нуля на Python. нейроны Это строительные блоки нейронной сети. Структура вдохновлена ​​нашим мозгом. Биологические нейроны получают сигнал через органы чувств. Выход каждого нейрона далее соединен со входом другого через синапс. В каждом синапсе..
Понимание персептронов как логических операторов
Прежде чем мы углубимся в то, как это работает, давайте дадим краткое введение. Персептрон — это блок нейронной сети, который сопоставляет свой вход x , который затем умножается на вес w , а затем генерирует и выводит значение f (x). То есть он берет вектор вещественных входных данных, вычисляет для них линейную комбинацию и выводит 1, если результат больше порога , или 0 в противном случае! Если вам нужно больше понимания о персептронах, пожалуйста, прочитайте Персептроны: что,..
Месть Персептрона! - Изучение XOR с TensorFlow.
Введение Я изучал машинное обучение и репрезентативное обучение, которое стало «глубоким обучением», посещая курсы Йошуа Бенжио в конце 2000-х годов в Université de Montréal (UdeM). Недавно я решил освежить свои знания с помощью книги «Deep Learning», опубликованной MIT Press в 2016 году, с участием двух профессоров UdeM и блестящего аспиранта Яна Гудфеллоу, который сейчас работает в Google. Я буду называть эту книгу книгой GBC (Goodfellow, Bengio, Courville). Книгу GBC стоит..
Нейронные сети и их отраслевые варианты использования в Starbucks и Google
Что такое нейронные сети? Нейронные сети — это набор алгоритмов, вдохновленных работой человеческого мозга. Как правило, когда вы открываете глаза, то, что вы видите, называется данными и обрабатывается нейронами (клетками обработки данных) в вашем мозгу и распознает то, что вас окружает. Вот как работают подобные нейронные сети. Они берут большой набор данных, обрабатывают данные (извлекают шаблоны из данных) и выводят то, что есть. Наблюдение за природой дало толчок многим важным..
Введение в нейронные сети, часть 1
Концепция нейронной сети в области ИИ вдохновлена ​​​​биологической нейронной сетью. По некоторым характеристикам биологическая нейронная сеть превосходит существующие мощные компьютерные системы ИИ, такие как а) коллективные вычисления, б) гибкость и в) надежность. Вдохновленные биологическими нейронами и их возможностями, началась эра искусственных нейронных сетей . Модель Маккаллоха-Питтса: Это была самая упрощенная ИНС, разработанная на ранней стадии, где Входы: либо 0, либо..
Персептрон: простейшая искусственная нейронная сеть
Будучи новичком, где и как начать глубокое обучение, первый жаргон, который мы часто слышим, это персептрон . Итак, давайте перейдем к пониманию этого на примере. Персептрон = двоичный классификатор Как просто так, Что делает бинарный классификатор? Классифицирует 2 разных класса (помните термин двоичный). Как происходит разделение? Нарисовав линию (2D) / плоскость (3D) / гиперплоскость (4D) между двумя классами # параметр, основанный на количестве..