Публикации по теме 'neural-networks'
Раскрытие разума нейронных сетей ИИ
Исследуйте разум ИИ, наблюдайте за его путешествием : https://youtu.be/MZngHvyyTHw
Отправьтесь в завораживающее путешествие в нейронные сети — основу современного ИИ. Узнайте, как они имитируют человеческий мозг, революционизируя отрасли. Узнайте об их создании, роли в конкурсе ImageNet 2012 года, проблемах и огромном потенциале. Повысьте свое понимание с помощью увлекательного видео от Biotic Chronicles.
В области искусственного интеллекта нейронные сети представляют..
Объяснение 7 этапов жизненного цикла проекта Data Science
Понимание пошагового подхода к жизненному циклу науки о данных
Жизненный цикл проекта по науке о данных — это методология, описывающая этапы проекта по науке о данных, от планирования до развертывания. Эта методология помогает ученым, работающим с данными, пройти через структурированный процесс, который позволяет им разрабатывать основанные на данных решения для решения конкретных бизнес-задач.
Жизненный цикл проекта обеспечивает основу, которая помогает специалистам по обработке и..
Компьютерное зрение: 🐱Кошки против собак🐶 с Resnet V2 101
Cats vs Dogs — это проект начального уровня для классификации изображений . Может ли предварительно обученная нейронная сеть Resnet V2 точно идентифицировать собак и кошек на изображении?
Примечание!
Эта статья является копией и вставкой моего блокнота Kaggle: Computer Vision: 🐱Cats vs Dogs🐶 с Resnet V2 101
Введение
Задача Cats vs. Dogs — это классическая проблема в области компьютерного зрения. Он часто служит вводным проектом для тех, кто начинает применять..
Обучение машин обучению: как можно обучить нейронные сети
В последнем выпуске мы обсудили функцию и структуру искусственных нейронных сетей, проведя параллели между этими системами и человеческим мозгом, подчеркнув при этом их различия. Мы обнаружили, что нейронная сеть состоит из отдельных нейронов, каждый из которых принимает входные данные, взвешивает их в соответствии с их значимостью, добавляет смещение и использует функцию активации, чтобы решить, следует ли срабатывать или нет. Мы также узнали, как нейроны можно объединять в сложные..
Почему GAN?
Привет !! Сегодня я поделюсь отрывком, который я получил в результате работы над GAN за последний год. Эта статья будет основана на том, чтобы помочь вам начать самостоятельное исследование и применение, а не на части прямой однополярной информации. Потому что я считаю, что было бы нереально поделиться одним специализированным ресурсом, особенно в такой огромной области исследований и разработок, как эта.
Но я могу гарантировать вам, что все ресурсы действительно хороши для..
Документ Graph Attention Networks, поясняемый иллюстрацией и реализацией PyTorch
Подробное и иллюстрированное пошаговое руководство по работе «Graph Attention Networks» Величковича и др. с реализацией PyTorch предлагаемой модели.
Введение
Графовые нейронные сети (GNN) — это мощный класс нейронных сетей, которые работают с данными, структурированными на основе графа. Они изучают представления узлов (встраивания), собирая информацию из локального окружения узла. Эта концепция известна как « передача сообщений» в литературе по изучению графических представлений...
DeepMind расширяет возможности поиска агентами RL до десятков миллионов единиц информации
Обычный подход к улучшению принятия решений агентами глубокого обучения с подкреплением (RL) заключается в постепенной амортизации полезной информации, которую они получают из своего опыта с помощью градиентного спуска по потерям при обучении. Однако этот метод требует создания все более крупных моделей для работы со все более сложными средами…
Новые материалы
Анатомия SDK
Анатомия SDK
Большинство инженеров полагаются на комплекты для разработки программного обеспечения или SDK в своей повседневной работе. Многие в нашей отрасли признают SDK набором..
Понимание агентов (Часть — 3)
Это третья часть серии «Введение в ИИ». Присоединяйтесь к нам, поскольку мы исследуем различные аспекты искусственного интеллекта во всей этой серии. Начальные части серии будут связаны ниже..
Обоснование вызовов кодирования 2023 в Javascript
Здравствуйте! Я собираюсь познакомить вас с подробным объяснением двух проблем с кодированием, с которыми я столкнулся во время интервью в 2023 году. Внимание! Я подробно описал здесь многое,..
5 причин, по которым ML и AI подвели нас в нефтегазовом секторе
Пришло время осознать: ИИ и машинное обучение - замысловатые словечки. Вы когда-нибудь слышали о невероятном механизме искусственного интеллекта в виде черного ящика, поддерживаемом машинным..
Обзор кода — Миссия невыполнима?
Обзор кода — миссия невыполнима?
3 расширения VsCode, которые помогут вам ориентироваться в коде!
Как новый пользователь Visual Studio Code, мне иногда трудно перемещаться по открывающему и..
BrightFuture (реализация интерфейса Java Future на Golang)
Отказ от ответственности: это моя первая статья на medium.com. Я постарался сделать это по-настоящему простым, и люди, находящиеся на любом этапе своей учебной лестницы, могут извлечь..
Серия блогов по ускорению вывода на основе глубокого обучения — Часть 2 — Аппаратное обеспечение
Глубокие нейронные сети стали обычной практикой во многих приложениях машинного обучения. Их способность достигать человеческой и даже сверхчеловеческой точности сделала их важной вехой в истории..