Публикации по теме deep-neural-networks

Публикации по теме 'deep-neural-networks'

Построение нейронной сети прямого распространения с нуля на Python

В этом посте мы увидим, как реализовать нейронную сеть прямого распространения с нуля на Python. Это продолжение моей предыдущей публикации о нейронных сетях прямого распространения . Примечание для цитирования: содержание и структура этой статьи основаны на лекциях по глубокому обучению от One-Fourth Labs - Padhai . Нейронные сети с прямой связью Нейронные сети с прямой связью также известны как Многослойная сеть нейронов (MLN). Эта сеть моделей называется прямой связью,..

Концепция обратного распространения ошибки объяснена на 5 уровнях сложности

Что такое обратное распространение в нейронных сетях в чисто математическом смысле? Ребенок: Обратное распространение ошибок используется компьютерами, чтобы учиться на своих ошибках и лучше справляться с конкретными делами. Таким образом, используя этот компьютер, можно продолжать гадать и все лучше и лучше угадывать, как это делают люди в одной конкретной задаче. Затем эти компьютеры могут объединить множество мелких задач, в которых они очень хороши, чтобы создать систему,..

Pyano — фреймворк глубокой нейронной сети, написанный на простом питоне.

Фреймворк глубокой искусственной нейронной сети, который использует обратное распространение для обучения. Всего в нем 5 слоев нейронов. Скрытые слои имеют по 4 нейрона каждый, входной слой имеет 3, а выходной слой имеет 6 нейронов (согласно количеству различных классов в данном наборе данных). Цель Определите и внедрите объектно-ориентированную инфраструктуру глубокой нейронной сети (с возможностью реализации DNN с несколькими скрытыми слоями), которая предсказывает классы для..

Исчезающие / взрывающиеся градиенты в глубоких нейронных сетях и их решение

Одна из проблем обучения нейронных сетей, особенно очень глубоких нейронных сетей, - это исчезновение данных или даже взрывные градиенты. Это означает, что когда вы тренируете очень глубокую сеть, ваши производные или наклоны могут иногда становиться либо очень-очень большими, либо очень-очень маленькими, может быть, даже экспоненциально малыми, и это значительно усложняет обучение. Для достижения конвергенции может потребоваться больше времени. Здесь мы увидим, что на самом деле..

Искусственная нейронная сеть: комплексное исследование

Термин «нейронная сеть» - популярное слово в индустрии высоких технологий. На самом деле они намного проще, чем люди думают. Искусственная нейронная сеть (ИНС) - это структура, аналогичная структуре биологических нейронных сетей и способу обработки информации в человеческом мозге. Это позволяет компьютерам учиться на данных наблюдений, таких как изображения, аудио, текст, метки, строки или числа. Они пытаются смоделировать какую-то неизвестную функцию, которая отображает эти данные в..

Защитите свою глубокую нейронную сеть с помощью водяных знаков!

У нас есть защита интеллектуальной собственности (IP) водяные знаки на мультимедийное содержимое, такое как изображения, музыка и т. Д. Как насчет Deep Neural Network (DNN)? Что такое водяной знак? Водяной знак подобен идентификатору, присвоенному вашему медиа-контенту, например вы рисуете бесплатный контент и загружаете на медиа-платформу, и вы ставите подпись на контенте или просто размещаете логотипы на контенте. Это делается для того, чтобы определить, что контент создан вами, и..

Учебное пособие по оптимизации проксимальной политики (Часть 1: Метод критики и актера)

Давайте создадим код для футбольного агента по обучению с подкреплением! Добро пожаловать в первую часть серии туториалов по математике и программированию. Я покажу, как реализовать алгоритм обучения с подкреплением, известный как проксимальная оптимизация политики (PPO), для обучения ИИ-агента игре в футбол. К концу этого руководства вы получите представление о том, как применить метод обучения на основе политики в системе «субъект-критик», чтобы научиться ориентироваться в любой..