Публикации по теме 'deep-learning'
Интуитивное глубокое обучение, часть 2: CNN для компьютерного зрения
Что такое сверточные нейронные сети? Как мы можем применить нейронные сети для распознавания изображений?
Кажется, что наши машины способны понимать то, что видят, - от беспилотных автомобилей до технологий распознавания лиц. Это впечатляющий подвиг: в конце концов, машины могут обрабатывать изображения только как серии чисел. Как машина переводит эту последовательность чисел для распознавания объекта на изображении?
В этом посте мы раскроем секреты того, как глубокое обучение..
Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Воскресный брифинг D4S #63
Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
9 августа 2020 г.
Блог:
Последний пост из серии Причинность охватывает первую часть раздела 1.5 Структурно-причинные модели , введение в фундаментальную концептуальную основу для дальнейшего пути. Код для каждой записи в блоге из этой серии размещен в специальном репозитории GitHub для этого проекта:..
Известные современные математические задачи: гипотеза Коллатца
"Математика"
Известные современные математические задачи: гипотеза Коллатца
Эта простая проблема преследовала математиков десятилетиями.
Недавно я начал выпускать образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, на который уже подписано более 90 000 человек. TheSequence - это информационный бюллетень, ориентированный на машинное обучение (то есть без рекламы, новостей и т. Д.), На чтение которого уходит 5 минут. Цель состоит в том, чтобы держать вас в курсе проектов,..
Градиентный спуск - дорожная карта подножия холма
Вступление
Градиентный спуск - это итеративный алгоритм оптимизации, который используется для поиска локального / глобального минимума дифференциальной функции. Поскольку основная цель этой функции - найти минимум, она широко используется в машинном обучении для поиска идеальных параметров, которые минимизируют стоимость.
В этой статье мы увидим, как работает этот алгоритм, математику, лежащую в основе этого алгоритма, и типы градиентного спуска.
Как именно это используется в..
Понимание и визуализация ResNets
Этот пост можно скачать в формате PDF здесь .
Это часть серии руководств по архитектуре CNN .
Основная цель - дать понимание, чтобы понять ResNets и углубиться в ResNet34 для набора данных ImageNet.
Для ResNets, примененного к CIFAR10, есть еще одно руководство здесь . Также здесь есть подробное руководство по реализации PyTorch.
Индекс
Фон Мотивация Какие проблемы решает ResNets? Архитектура Резюме
Фон
Исследователи отметили, что имеет смысл утверждать, что «..
Простое руководство по настройке гиперпараметров в нейронных сетях
Пошаговое руководство в записной книжке Jupyter по оптимизации гиперпараметров.
Это четвертая статья из моей серии о полностью связанных (ванильных) нейронных сетях. В этой статье мы оптимизируем нейронную сеть и проведем настройку гиперпараметров, чтобы получить высокопроизводительную модель на функции Била - одной из многих тестовых функций, обычно используемых для изучения эффективности различные методы оптимизации. Этот анализ можно повторно использовать для любой функции, но..
Обнаружение изменений с использованием сиамских сетей
Как вы измеряете изменения с помощью CNN
Со временем все меняется, и способность понять и количественно оценить это изменение может быть очень полезной. Например, наблюдение за изменениями инфраструктуры в городе или поселке на протяжении многих лет может помочь измерить его экономическое процветание, изменения лица могут выявить, если вы слишком быстро стареете, изменения сигнатуры могут обнаружить мошеннические действия, изменение текстуры и цвета ваша кожа также может определить,..
