Публикации по теме 'artificial-neural-network'
ML-программирование стало [слишком] простым - Часть 2
Машинное обучение (ML), особенно искусственная нейронная сеть (ANN), - это мощный инструмент, который мы можем использовать сегодня - вы можете прочитать все о нем в части 1 . Имея набор обучающих данных, мы можем обучить модель, которая будет давать нам прогнозы для определенных функций, таких как прогноз цены дома с учетом квадратного фута, количества спален и т. Д. Если вам не хватает знаний в области машинного обучения или искусственной нейронной сети, пожалуйста, прочтите часть 1 ,..
Amazon Rekognition: добро пожаловать в визуальное распознавание
Мы всегда были очарованы ❤ и загипнотизированы :o научно-фантастическими фильмами, такими как Джеймс Бонд, и мы мечтали о том, чтобы эти технологии однажды стали реальностью, но здесь мы находимся в мире искусственного интеллекта и глубокого обучения, живя на краю технологий. управляемая экосистема. Visual Recognition существует так долго, но не существовало ни одного продукта, который надежно обрабатывал бы варианты использования, но после десяти лет исследований и анализа Amazon..
Как нейрон в 2D искусственной нейронной сети искривляет пространство в 3D - визуализация
Это для тех, кто хочет получить визуальное представление о внутренней работе нейронов в ИНС. Вам просто нужно немного математики среднего уровня и немного терпения. Мы построим простой, который будет отличать яблоки от апельсинов, а затем пойдем дальше. Вот оно.
Шаг 1. Сходите на фруктовый рынок и купите яблоки и апельсины.
Шаг 2: Один ботаник среди нас оценивает их по 2 атрибутам - красному и сладкому.
Вуаля - теперь у нас есть 2 измерения. X означает покраснение, а Y - сладость...
Функция активации
Функция активации в глубоком обучении помогает определить выход нейронной сети. Также помогает нормализовать выходной сигнал каждого нейрона.
Нейронные сети используют нелинейные функции активации, которые могут помочь сети изучать сложные данные, вычислять и изучать практически любую функцию, представляющую вопрос, и обеспечивать точные прогнозы.
Здесь я собираюсь обсудить различные типы функций активации.
Сигмовидная Тань ReLU LeakyReLU ELU PReLU Свист Использовать полностью..
Простой проект искусственной нейронной сети
Это простой проект ИНС для тех, кто плохо знаком с ИНС и хочет применить ИНС в простом проекте.
Я буду объяснять код, если вы не знакомы с ИНС, то можете посмотреть это видео
В этой модели мы должны предсказать, есть ли у человека диабет или нет.
Шаг 1. Сначала мы импортируем библиотеки
# Importing libraraies
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
Pandas используется для обработки и анализа данных. Sequential используется для..
Искусственные нейронные сети
Искусственные нейронные сети — это алгоритмы для выполнения определенных задач, таких как кластеризация, классификация, распознавание образов и т. д.
Искусственные нейронные сети вдохновлены нейронами головного мозга. Искусственные нейроны настроены на выполнение определенных задач.
Искусственные нейронные сети напоминают человеческий мозг в том, как знания приобретаются в процессе обучения, и в том, как знания сохраняются в рамках сил межнейронных связей (которые известны как..
Введение в ЦВЕТОК
В моем предыдущем посте я подробно рассказал, что такое федеративное обучение. Здесь я расскажу, как создать вашу собственную модель на основе федеративного обучения, используя фреймворк под названием Цветок .
Мы рассмотрим кросс-девайсный и асинхронный дизайн. Это очень похоже на GBoard и Siri , где локальная модель находится на граничном устройстве (в данном случае на вашем телефоне / Mac).
Давайте сразу перейдем к компонентам, необходимым для построения вашей собственной..
