Публикации по теме 'neural-networks'
Нейронная сеть с нуля: распознаватель рукописных цифр
Раньше мы учились создавать разные части нейронных сетей. Для обучения различных версий нашего искусственного интеллекта мы использовали абстрактные обучающие данные. А теперь пришло время использовать реальные данные.
Данные
Мы собираемся научить нашу нейронную сеть распознавать рукописные цифры с помощью MNIST dataset . Также известна как проблема привет, мир в индустрии машинного обучения.
Набор данных MNIST содержит 60 000 помеченных точек данных (изображений) в качестве..
Сегментация электронной коммерции и прогнозирование пути
Цель состоит в том, чтобы использовать сегментацию клиентов для создания модели последовательности, которая предсказывает будущие тенденции в каждом идентифицированном сегменте.
1. Архитектура проекта и поток управления
2. Сегментация клиентов электронной коммерции
Сегментация клиентов — это процесс группировки клиентов в зависимости от того, как и почему они покупают. Это позволяет организациям создавать более конкретные стратегии продаж и маркетинга для групп клиентов...
Модель простой сверточной нейронной сети (CNN)
Понимание основных концепций модели CNN:
Человечество — удивительная природная машина, способная просматривать множество изображений каждую секунду и обрабатывать их, не понимая, как выполняется обработка. Но то же самое не с машинами.
Первым шагом в обработке изображений является понимание того, как представить изображение, чтобы машина могла его прочитать.
Каждое изображение представляет собой совокупность точек (пикселей), расположенных в определенном порядке. Если вы измените..
Является ли GELU преемником ReLU ?
В этом руководстве мы стремимся всесторонне объяснить, как работает активация Gaussian Error Linear Unit , GELU .
Можем ли мы объединить функции регуляризации и активации? В 2016 году вышла статья от авторов Дэна Хендрикса и Кевина Гимпела. С тех пор газета обновлялась 4 раза. Авторы представили новую функцию активации , линейную единицу ошибки Гаусса, GELU.
Демистификация GELU
Мотивация активации GELU состоит в том, чтобы соединить стохастические регуляризаторы,..
Нейронные сети для всех
Мне потребовалась научная ярмарка 6-го класса, чтобы обучить свою первую за долгое время нейронную сеть. Моя семья живет в сельской местности Северной Калифорнии, где растут дубы, секвойи и другая местная флора. Для предстоящей научной ярмарки мой сын решил построить модель машинного обучения для идентификации местных деревьев. В субботу днем мы отправились в поход, чтобы сделать снимки и построить набор данных, а в субботу вечером мы работали над моделью нейронной сети. Научная ярмарка..
Понимание глубокого обучения через энергетические пейзажи
Задача выпуклой оптимизации - это задача, в которой все ограничения являются выпуклыми функциями, а цель - выпуклой функцией при минимизации или вогнутой функцией при максимизации. Геометрически функция является выпуклой, если отрезок прямой, проведенный из любой точки (x, f (x)) в другую точку (y, f (y)), называемый хордой от x до y, лежит на графике f или выше него. , как на картинке ниже:
Невыпуклая функция «изгибается вверх и вниз» - она не является ни выпуклой, ни вогнутой...
Тренировка моей последней клетки мозга
Простите за название, я просто не мог удержаться.
Сегодня мы будем делать кое-что необычное. Мы собираемся обучать нейронную сеть, но только с одним нейроном. Технически это можно было бы назвать персептроном в стандартной номенклатуре машинного обучения, но это очень упрощенная версия. Чтобы немного оживить ситуацию, мы будем писать все это на языке программирования C без библиотек или фреймворков. Вы можете спросить себя, зачем это делать, когда есть масса замечательных..
Новые материалы
10 лучших функций dplyr - простой анализ данных
Dplyr проще и чище, чем Pandas. Вы смеете переключиться?
Я был фанатом Python последние пару лет. Этот язык отлично подходит для науки о данных, и, будучи языком общего назначения ,..
Практики безопасного кодирования: защитите свой код от распространенных уязвимостей
В постоянно меняющейся среде разработки программного обеспечения написание безопасного кода имеет первостепенное значение для защиты приложений и конфиденциальных пользовательских данных от..
Контакт:
⋆⋆⋆ PREDICTIVE ANALYTICS AND CUSTOMER SEGMENTATION: THE FUTURE OF MARKETING ⋆⋆⋆
Authored by Gerard King
Контакт:
Электронная почта:..
5 шагов в разработке модели машинного обучения.
5 шагов в разработке модели машинного обучения.
Машинное обучение (ML), часть искусственного интеллекта (ИИ). Существует пять общих шагов для разработки модели машинного обучения (ML)...
НОВЫЙ КУРС — Введение в управляемый сервером пользовательский интерфейс в Swift
Что, если есть способ мгновенно обновить пользовательский интерфейс вашего приложения, не отправляя новую версию?
Такие компании, как Airbnb, Spotify, Flipkart, Swiggy и некоторые другие,..
«Что такое машинное обучение и его влияние на следующее поколение?»
«Прорыв в машинном обучении стоил бы десяти Microsoft». — Билл Гейтс, бывший председатель Microsoft
Позвольте мне объяснить вам, что это просто. Точно так же дети учатся ходить. Каждый..
SyntaxError: EOL при сканировании строкового литерала
Забыл закрыть строку кавычками в python
В моем случае эта ошибка была слишком сложным способом сказать: «Вы забыли закрыть строку соответствующей двойной или одинарной кавычкой».
EOL означает..