Публикации по теме 'neural-networks'
Компьютерное зрение: третий глаз открывает новые измерения восприятия
В сфере технологий существует выдающаяся инновация, которая незаметно меняет то, как мы видим и взаимодействуем с миром вокруг нас. Она называется «компьютерное зрение», часто называемое «третьим глазом» машин. Эта сложная технология не только произвела революцию в промышленности, но и открыла совершенно новое измерение восприятия, позволив машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию способами, которые когда-то были исключительной прерогативой людей.
Сущность третьего..
партия норма | Ускорение обучения глубокой сети за счет уменьшения внутреннего ковариатного сдвига
Устранение ковариантного сдвига в глубоких сетях значительно улучшает обучение модели. Пакетная нормализованная сеть, когда она была представлена, превзошла лучшие опубликованные результаты в классификации ImageNet, превысив точность человеческих оценок.
Проблема . Системы обучения и их компоненты подвержены внутреннему ковариантному сдвигу. В контексте глубоких сетей это определяется как изменение распределения активации слоя из-за обновления параметров модели. Это проблема, потому..
MiniFlow — Понимание того, как TensorFlow работает на высоком уровне.
Вдохновился курсом Udacity DL год назад :)
Это репост моего блога Github.io, который можно найти
MiniFlow Веса входного слоя Выходной слой Смещение Функция активации прямого распространения — сигмовидная ошибка обратного распространения… dhiraa.github.io
Пожалуйста, используйте ссылку выше для хорошего форматированного материала. Простите за неудобства.
Я думаю, что среда имеет большую видимость, чем github.io, что является одной из..
Несправедливое обратное распространение с помощью Tensorflow [ручное обратное распространение с помощью TF]
Я думал об обратном распространении , и в традиционной нейронной сети кажется, что мы всегда линейно выполняем операции прямого и обратного распространения. (Как в соотношении 1: 1) Но я подумал про себя, что на самом деле нам не нужно этого делать. Итак, я хотел провести несколько экспериментов.
Случай a) Обратное распространение (без увеличения данных) Случай b) Обратное распространение (увеличение данных) Случай c) Недобросовестная обратная поддержка (со спины) (без увеличения..
Понимание самоорганизующейся картографической нейронной сети с кодом Python
Вдохновленное мозгом машинное обучение без присмотра через конкуренцию, сотрудничество и адаптацию
1. Введение
Самоорганизующаяся карта (SOM) — это неконтролируемый алгоритм машинного обучения, представленный Теуво Кохоненом в 1980-х годах [1]. Как следует из названия, карта самоорганизуется без каких-либо инструкций со стороны других. Это модель, вдохновленная мозгом. Другая область коры головного мозга в нашем мозгу отвечает за определенные виды деятельности. Сенсорный ввод,..
Введение в компьютерное зрение с помощью PyTorch (3/6)
Предыдущий ‹‹ Введение в компьютерное зрение с помощью PyTorch (2/6)
Сверточные нейронные сети
В этом модуле мы узнаем о сверточных нейронных сетях (CNN) , которые специально разработаны для компьютерного зрения.
Компьютерное зрение отличается от общей классификации тем, что, когда мы пытаемся найти на изображении определенный объект, мы сканируем изображение в поисках определенных шаблонов и их комбинаций. Например, ища кошку, мы сначала можем искать горизонтальные линии,..
Изучение искусственных нейронных сетей путем прогнозирования намерения посетителя совершить покупку
Построение ИНС с использованием Keras и Tensorflow
Проходя курс по глубокому обучению на Udemy, я решил применить свои знания и попытаться предсказать, совершит ли посетитель покупку (принесет доход) или нет. Набор данных был взят из Репозитория машинного обучения UCI . Вы можете найти полный код в репо ниже:
kb22 / Purchasing-Intention-Prediction Проект включает в себя прогнозирование того, будет ли посетитель делать покупки. - kb22 /..
