Статьи по теме neural-networks

Публикации по теме 'neural-networks'

Настройка и оптимизация вашей нейронной сети

Руководство по настройке и оптимизации нейронных сетей. Содержание 1. Понимание основ нейронных сетей 2. Важность настройки и оптимизации нейронных сетей 3. Обучение, проверка и наборы тестов: Обзор 4. Гиперпараметры и их роль в нейронных сетях 5. Настройка гиперпараметров нейронной сети 6. Стратегии эффективной настройки гиперпараметров 7. Методы регуляризации для предотвращения переобучения 8. Оптимизация нейронных сетей с обратным распространением 9. Расширенные методы..

Запустите Vicuna (модель LLM) на вашем Mac

Эта статья поможет вам запустить модель Vicuna на Mac OSX (версия с процессором). Что такое модель Vicuna? Vicuna – это чат-бот с открытым исходным кодом и LLM, разработанный сотрудниками Калифорнийского университета в Беркли, CMU, Стэнфорда и Калифорнийского университета в Сан-Диего, обученными тонкой настройке LLaMA (подробнее о LLaMA здесь ) на общих разговорах пользователей, собранных с ShareGPT (70 тысяч разговоров, собранных с ShareGPT.com). Это авторегрессивная языковая..

Простое руководство по анализу настроений с помощью Deep Learning и Keras

Узнайте, как легко создавать, обучать и проверять рекуррентную нейронную сеть Устраивайтесь поудобнее, у вас уйдет несколько минут, чтобы прочитать, но, надеюсь, вы останетесь со мной на протяжении всей статьи. Я расскажу вам о фундаментальной задаче, которую вы, как специалист по данным / инженеру по машинному обучению, должны уметь решать, потому что в какой-то момент вашей карьеры вам придется это делать. В контексте этой статьи я предполагаю, что у вас есть базовое понимание того,..

[NIPS 2017 / Часть 1] Gated Recurrent Convolution NN для OCR с интерактивным кодом [Ручная обратная опора…

Итак, это первая часть реализации G ated Recurrent Convolutional Neural Network . И я расскажу об этом по порядку, поэтому на сегодня давайте реализуем простую рекуррентную сверточную нейронную сеть в качестве разминки и проведем классификацию на наборе данных MNIST . Наконец, как обычно, давайте сравним, как работает ручное Dilated Back Propagation по сравнению с автоматическим дифференцированием. Сетевая архитектура (форма математического уравнения) Итак, сверху мы..

Очень краткий экскурс в человеческий мозг и машинное обучение для абсолютных новичков!

Отказ от ответственности: я встречал многих своих друзей, которые не принадлежат к компьютерному сообществу, но очень заинтересованы в изучении машинного обучения/искусственного интеллекта для своих профессиональных/личных потребностей. Эта статья написана специально для них. Я намеренно выбрал только самые важные и простые для понимания части, чтобы у них была быстрая стартовая площадка для начала обучения. Любой, кто ищет глубокие знания, может легко найти подходящие материалы в..

CNN с разных точек зрения

Предпосылка: базовые нейронные сети. Тема этого поста изображение Фильтр Поскольку фильтр помещается в изображение четыре раза, мы получаем четыре результата Вот как мы применили фильтр к каждому разделу изображения, чтобы получить каждый результат Вид уравнения Обратите внимание, что термин смещения b одинаков для всех частей изображения. Вы можете рассматривать смещение как часть фильтра, так же как веса (α, β, γ, δ) являются частью фильтра...

Улучшение глубоких нейронных сетей

Любой, кто строит модель машинного обучения, знает, что получить лучшую модель с первой попытки — почти чудо. Машинное обучение — это очень итеративный процесс, требующий настройки множества гиперпараметров. Я прошел Специализацию глубокого обучения , предложенную Deeplearning.ai и предложенную Эндрю Нг. В специализации был специальный курс по улучшению и оптимизации нейронных сетей. В этой статье я поделюсь своими впечатлениями от курса. Данные: Лучший способ получить..