Публикации по теме 'neural-networks'
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 /..
PuzzleLib - фреймворк глубокого обучения для платформы SOVA
Поскольку все больше и больше компаний стремятся расширить свои операции, для них стало неотъемлемой частью как машинное обучение, так и прогнозная аналитика. Искусственный интеллект в сочетании с правильной структурой глубокого обучения действительно расширил общий масштаб того, что компании могут достичь и получить в своих областях.
Как вы, возможно, уже знаете, мы разрабатываем децентрализованную открытую платформу для виртуальных помощников. Создание любого виртуального помощника..
Глубокое обучение с PyTorch
Ранее вы, возможно, сталкивались с библиотеками с открытым исходным кодом, предлагающими среды обучения с подкреплением. Область RL добилась впечатляющих успехов, особенно в сочетании с глубоким обучением. Новые разработки позволяют решать еще более сложные задачи. Несколько методов и ресурсов глубокого обучения способствовали этому прогрессу. С помощью PyTorch вы можете создавать сложные модели глубокого обучения, используя всего несколько строк кода Python.
В этой статье нет..
Механика механизма внимания
TL; DR : в основном речь идет о преобразовании исходной бумаги для ознакомления [1] группы Йошуа Бенжио в блок-схемы. Проверьте последнюю диаграмму перед приложением, чтобы увидеть полную блок-схему.
Эпистемический статус: я пытаюсь правильно понять механизм внимания на уровне, на котором я знаю, как применить его к любому типу данных / проблеме или любой модальности, и как настроить его, чтобы улучшить. Эта статья похожа на мои собственные заметки, чтобы научить себя. Наконец,..
(Очень короткое) визуальное введение в градиентный спуск (с кодом)
Градиентный спуск — один из наиболее часто используемых алгоритмов оптимизации в машинном и глубоком обучении. Это метод нахождения минимума функции. Мы начинаем со случайной точки на функции и движемся в отрицательном направлении градиента функции, чтобы достичь минимума.
Понимание градиентов
Прежде чем мы углубимся в градиентный спуск, нам сначала нужно понять, что такое градиент. Проще говоря, градиент — это вектор, указывающий в направлении наибольшей скорости увеличения функции, а..
Классификация продуктов питания
Часть 1 Нейронная сеть Pytorch с нуля
Компьютерное зрение (CNN)
Компьютерное зрение относится к области искусственного интеллекта и информатики, которая направлена на то, чтобы позволить компьютерам понимать и интерпретировать визуальные данные. Он включает в себя разработку алгоритмов и методов, которые позволяют компьютерам анализировать, обрабатывать и извлекать значимую информацию из изображений или видео. Конечная цель компьютерного зрения — позволить машинам воспринимать и..
Эй, спасибо, что поделились.
Эй, спасибо, что поделились. Отличная статья. Однако возникает один вопрос: почему отключение заставляет сеть дольше сходиться? Вроде знаю, что это как-то связано с большей случайностью в модели, но есть ли какое-то надежное объяснение, которое я могу изучить? Спасибо.
