Публикации по теме 'neural-networks'


Машинное обучение: новый культ в городе или совершенно новый мир?
Потребность в этом новом мире Изучение искусственного интеллекта, разработка разумной машины для решения конкретной задачи — это культ, популярность которого постоянно растет. Мы изучаем новые области применения этих открытых и разработанных методов искусственного интеллекта, и это исследование само по себе является совершенно новым миром. На данный момент мы можем сказать, что этот мир не наивен и не ограничен с точки зрения возможностей, исследования, применения, обсуждения или даже..
Классификация рака молочной железы с использованием глубокого обучения
Рак молочной железы является одним из наиболее распространенных и потенциально опасных для жизни заболеваний, поражающих женщин во всем мире. Раннее выявление и точная классификация рака молочной железы имеют решающее значение для эффективного лечения и улучшения результатов лечения пациентов. Традиционные методы диагностики часто полагаются на ручную интерпретацию маммограмм, которая может быть субъективной и отнимать много времени. Однако достижения в области методов глубокого обучения..
Прямое распространение в искусственной нейронной сети
Входы x1 и x2. Два веса умножаются на соответствующие веса, w1 и w2. Затем добавьте к сумме смещение и назовите его z1. z1 = x1 * w1 + x2 * w2 +b1 Затем применить формулу для сигмоидной функции активации . (В этом случае мы выбираем сигмовидную функцию активации.) Выходные данные скрытого слоя становятся входными данными для следующего слоя справа от него. Это равно Таким же образом действует и второй узел скрытого слоя. Входы x1 и x2 будут иметь одинаковое..
Нежное введение в Людвиг: обещание без кода для моделей глубокого обучения
Авторы: Адитья Правин, Мария Лара Куэрво Целевая аудитория Этот пост предназначен для специалистов по данным и специалистов по машинному обучению, имеющих предыдущие знания (любые) в области глубокого обучения и нейронных сетей. Мы не будем рассказывать о том, как работают нейронные сети, а также о различных алгоритмах и архитектурах глубокого обучения. Если вы хотите сначала ознакомиться с этими концепциями, мы рекомендуем Серию нейронных сетей Дэвида Фумо или, если у вас есть..
Резюме: Проверка свойств нейронных сетей
17 июля 2023 г., Платформа DPLL(T) для проверки глубоких нейронных сетей — ХАЙ ДУОНГ, ЛИНХАН ЛИ, ТХАНВУ НГУЕН, МЭТЬЮ Б. ДУАЙЕР В статье исследуются циклические формулы, которые являются логическими формулами, характеризующими устойчивые модели (множества ответов) логических программ и других видов предложений в рамках семантики устойчивых моделей. Он расширяет определение формул цикла первого порядка из предыдущей работы, позволяя использовать переменные. Это позволяет более лаконично..
Внимание и «объяснимость» в РНС
Меня восхищает движение инженеров NN (следует ли называть их NN Breeders ?) К архитектуре с диалогом между несколькими нейронными сетями, что продемонстрировала архитектура самоуправляемых автомобилей от NIVIDIA. и переводчик seq2seq от Google. Но чего-то не хватает ... Две проблемы, которые только частично решаются этими реализациями, - это внимание и объяснимость . Я немного расскажу об обоих, а затем исследую недостающий элемент, который их связывает. Внимание : Здесь..
Extreme Learning Machine (ELM) — это метод ускоренного обучения для искусственной нейронной сети.
В последние годы многие исследователи предлагают множество моделей глубокого обучения. Модели глубокого обучения интересны во многих областях промышленности, поскольку модели имеют множество возможностей для решения таких задач, как компьютерное зрение, обработка сигналов и обработка естественного языка. Они разрабатывают множество структур для конкретных задач , такие как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, долговременная память, преобразователь и т. д. Хотя..