Публикации по теме 'neural-networks'


Использование нейронной сети для выбора победителей March Madness
Эта статья больше посвящена базовой реализации нейронной сети, чем результатам использования ИИ для выбора победителей. Как вы вскоре увидите, выборы были плохими, и еще до начала турнира было ясно, что выбор также был в лучшем случае сомнительным. Турнир начался 17.03.22 и закончился 4.04.2022. Кроме того, это был мой первый опыт создания нейронной сети, и это было очень весело! Я ни в коем случае не эксперт, но мне нравится использовать математику в спорте. Выбор В этом году у..
Воскресный брифинг D4S №152
Воскресный брифинг D4S №152 Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. 24 апр. 2022 г. ​Дорогие друзья, ​ Добро пожаловать в воскресный брифинг, посвященный пасхальному воскресенью. На этой неделе мы с гордостью объявляем о последнем посте в серии G4Sci: Перекрытие соседей и веса краев . В подстеке V4Sci последний пост посвящен Климатической спирали НАСА , а в Среднем у нас есть резюме..
Более глубокое понимание NNets (Часть 1) - CNN
Вступление Глубокое обучение и искусственный интеллект были модными словами в 2016 году; к концу 2017 года они стали более частыми и запутанными. Итак, давайте попробуем понять все по очереди. Мы рассмотрим суть глубокого обучения, то есть нейронные сети (NNets). Большинство вариантов NNets трудны для понимания, и лежащие в основе архитектурные компоненты делают их все звучными (теоретически) и выглядящими (графически) одинаковыми. Благодаря Fjodor van Veen из Института Азимова у нас..
Прогнозирование временных рядов с помощью машины экстремального обучения
Одноэтапный подход к обучению Экстремальная обучающая машина Наиболее распространенной архитектурой искусственной нейронной сети является нейронная сеть с прямой связью. Информация этой сети распространяется (потоки) в одном направлении от входного слоя к выходному слою. Extreme Learning Machine (ELM) — это нейронные сети с прямой связью, которые можно использовать, например, для подходов регрессии и классификации. Веса между входным слоем и скрытым слоем назначаются случайным..
Введение в глубокое обучение и нейронные сети
Введение в глубокое обучение и нейронные сети | Quick KT Введение в глубокое обучение, нейронные сети, машинное обучение quickkt.com
Обзор машины Больцмана с ограничениями
Введение Как и было обещано в моем последнем блоге сегодня, я собираюсь обсудить другой тип нейронной сети - ограниченную машину Больцмана (RBM). Это метод машинного обучения без учителя. За УКР стоят пугающие математические формулы. Здесь я пытаюсь дать простое и понятное объяснение УКР без глубокого погружения в математику. Ограниченная машина Больцмана - это нейронная сеть. Это относится к моделям, основанным на энергии. RBM может быть не очень известным именем, как CNN или RNN,..
Что такое прямое распространение и обратное распространение в искусственной нейронной сети?
Что такое прямое и обратное распространение в искусственной нейронной сети? Прямое распространение При прямом распространении входные данные подаются в нейронную сеть, а выходные данные генерируются. Затем этот результат сравнивается с ожидаемым результатом и вычисляется ошибка. Затем эта ошибка передается обратно через нейронную сеть, чтобы обновить веса и повысить точность сети. Обратное распространение. При обратном распространении ошибка распространяется обратно через..