Публикации по теме 'neural-networks'


Упреждающие и рекуррентные нейронные сети: будущее машинного обучения
Нейронные сети — это тип модели машинного обучения, вдохновленный человеческим мозгом. Они состоят из взаимосвязанных узлов, похожих на нейроны в головном мозге. Нейронные сети можно использовать для решения самых разных задач, включая классификацию изображений, обработку естественного языка и распознавание речи. Существует два основных типа нейронных сетей: нейронные сети с продвижением вперед (FFN) и рекуррентные нейронные сети (RNN) . Нейронные сети с прямой связью являются наиболее..
Бинарный бот
Реализация бота StarCraft 2 Кажется, что боты сейчас в моде. Они используются от самых простых вещей, таких как предоставление людям возможности подтвердить или отменить встречу с помощью текстового сообщения, до гораздо более сложных, таких как робот-компаньон для пожилых людей с болезнью Альцгеймера. Недавно я предпринял амбициозный проект по созданию полностью автономного бота, способного играть в видеоигру StarCraft 2. Для тех из вас, кто не знаком с игрой, это стратегическая..
Использование ИИ смоделировать гитарную педаль TS-9
Использование ИИ смоделировать гитарную педаль TS-9 Цифровой клон гитарной педали TS-9 с открытым исходным кодом в режиме реального времени с использованием машинного обучения (с демо-видео) Аналог — король в мире гитарных эффектов, но цифровое моделирование прошло долгий путь, чтобы воспроизвести его. Детальный анализ схемы и математические уравнения могут воссоздать звук многих из этих устройств, от ламповых усилителей до схем овердрайва и пружинного ревербератора. Обычно..
Как повысить скорость обучения в TensorFlow
TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом для потоков данных и дифференцированного программирования для различных задач. Это символьная математическая библиотека, которая также используется для приложений машинного обучения, таких как нейронные сети. Он был разработан командой Google Brain и используется во многих их проектах. TensorFlow предоставляет высокоуровневый API для создания и обучения моделей машинного обучения и низкоуровневый API для создания..
Сайнфельд с нейронной сетью: блог ни о чем (часть 2)
Продолжая свое путешествие по изучению всех данных, я наконец попал в мир глубокого обучения и искусственной нейронной сети (ИНС). Эта тема, безусловно, одна из самых интересных, но она также вызывает у меня наибольшее беспокойство. Мое беспокойство в основном связано с тем, что техническая и математическая сторона истории очень пугающая, сложная и слишком занудная для моей зоны комфорта. Однако после того, как я понял, что нейронная сеть - это, по сути, комбинация и алхимия весов и..
🥂🍾 Воскресный брифинг D4S #160 🍾🥂
🥂🍾 Воскресный брифинг D4S #160 🍾🥂 Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. 12 июня 2022 г. ​Дорогие друзья, ​ Добро пожаловать на июньский воскресный брифинг, где мы продолжаем празднование нашей 3-й годовщины! На этой неделе у нас перерыв в ведении блога, но вы все еще можете наверстать упущенное в наших последних публикациях. Во-первых, мы отмечаем Всемирный день готов последним..
Нейронная сеть — введение в аппроксимацию функций
1. Что такое нейронная сеть? Будучи студентами компьютерных наук, мы часто слышали эти причудливые вещи в жизни: классификация изображений, распознавание образов, сверточная нейронная сеть, машинное обучение и т. д. Иногда мы настолько перегружены жаргонами в этой области, что сами не хотим исследовать эту область. . Однако все мы люди, живущие в 21 веке — в эпоху больших данных, что делает такие методы, как машинное обучение, полезными и значимыми для анализа данных. Машинное обучение..