Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Как загрузить свой собственный набор данных в Google Colab

Не так давно я начал использовать Colab для работы с Deep Learning. Мне не очень нравится его интерфейс, но мне нравится его GPU ! Если вы студент или не уверены, нужно ли вам глубокое обучение или нет, но вы хотите попробовать его, не платя денег за дорогостоящий графический процессор на AWS, GCP или других облачных платформах, то вы попали в нужное место! Вкратце, Google Colab - это блокнот Jupyter с бесплатным графическим процессором. Подробнее -..

Снижение скорости обучения и методы глубокого обучения

Во время обучения нейронных сетей со стохастическим или мини-пакетным градиентным спуском и постоянной скоростью обучения наш алгоритм обычно сходится к минимумам шумно (менее шумно в MBGD) и в конечном итоге колеблется далеко от фактических минимумов, чтобы преодолеть этот сценарий, исследователи создают предложение снизить скорость обучения с течением времени, что помогает сети сходиться к локальному минимуму и избегать колебаний. Хотя в этой статье я постараюсь дать вам краткое..

Погружение в глубокое обучение. Часть 1

Предисловие [Отказ от ответственности: я только начинаю работать в этой области. Статьи, которые я пишу, являются для меня способом узнать больше. Я пишу, чтобы заставить себя углубиться в тему и лучше ее понять. Ставьте под сомнение все, что я пишу. Я буду включать ссылки на ресурсы, которые я использую в конце статей. Чтобы лучше понять, почему я это делаю, посмотрите мой самый первый пост ]. Кроме того, в Интернете есть множество ресурсов, созданных профессорами и экспертами в..

MathWorks лидирует в магическом квадранте Gartner 2021 года в области науки о данных и машинного обучения…

Йоханна Пингель Это гостевой пост Лауры Мартинес Молеры, руководителя отдела маркетинга MathWorks по машинному обучению и науке о данных. Мы очень рады, что Gartner второй год подряд признает нас «Лидером», заняв самое дальнее место по «полноте видения» среди всех лидеров Магического квадранта. Я хотел поделиться этой новостью и рассказать о том, как MathWorks по-другому думает об ИИ. ИИ по-прежнему остается стратегическим приоритетом для многих наших клиентов в организациях,..

Избавьтесь от выбросов как профессионал: руководство для начинающих по тесту Граббса

Избавьтесь от выбросов как профессионал: руководство для начинающих по тесту Граббса Независимо от того, новичок вы в статистическом анализе или нет, вам может быть сложно справиться с выбросами в ваших данных. Выбросы — это экстремальные значения, которые могут исказить статистический анализ, что приведет к неточным результатам. Однако вам больше не о чем беспокоиться, так как есть способ справиться с ними как с профессиональным тестом — «Тестом Граббса». Тест Граббса — это..

Applied RL: расширенная настройка нейронных сетей на основе глубокого обучения для алгоритмической торговли на основе RL.

Ранее мы разработали пользовательскую сеть политик, определив новую архитектуру нейронной сети с новыми линейными слоями. Applied RL: настройка политик RL с использованием StableBaselines3 Настройка архитектур политик RL PPO путем определения нового набора плотных слоев в формате библиотеки StableBaselines3. medium.com Но мы можем сделать намного больше, чтобы настроить архитектуру нейронной сети. Поскольку нейронные сети являются..

Давайте сделаем: нейронные сети

Подробный отчет о создании нейронной сети в PyTorch для прогнозирования частоты страховых случаев. Фон В этой седьмой — да, седьмой — статье о нейронных сетях¹ я наконец-то добрался до ее создания. О времени! В любом случае, чтобы подвести итог тому, что мы узнали до сих пор: Нейронные сети состоят из нейронов или узлов. Они разделены на входной слой (куда поступают данные), выходной слой (куда выходит ответ) и скрытые слои (где происходит волшебство). Скрытые слои — это..