Публикации по теме 'deeplearing'


Как решить проблему исчезающего градиента в RNN: почему Ghajini?
Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это тип нейронной сети, которую можно использовать для обработки последовательных данных. Однако RNN может быть сложно обучать из-за проблемы, называемой проблемой исчезающего градиента. Проблема исчезающего градиента: Проблема исчезающего градиента — это явление, которое возникает, когда градиенты функции потерь, касающиеся весов сети, становятся очень маленькими по мере их распространения назад по уровням сети во время обучения. Сети..
Современный классификатор изображений.
Привет всем! Сегодня я покажу вам, как создать современную модель классификатора изображений. Я собираюсь использовать библиотеку fastAi, это значительно упростит процесс. Чтобы следовать этой статье, требуются только базовые знания Python. Весь дополнительный жаргон я объясню в самой статье. Мы создадим модель классификатора изображений, которая будет определять вероятность того, принадлежит ли входная фотография кошке или собаке. Все кодирование будет выполняться в Jupyter Notebook..
Оптимизаторы в глубоком обучении
Что такое оптимизатор и зачем он нам нужен? Оптимизаторы используются для изменения свойств вашей нейронной сети, таких как веса и скорости обучения, чтобы минимизировать потери или затраты при обратном распространении. · Градиентный спуск Градиентный спуск — это итеративный алгоритм оптимизации машинного обучения для уменьшения функции стоимости, или, можно сказать, градиентный спуск находит глобальные минимумы при обучении глубоких нейронных сетей. Но может ловушка на локальных..
Лучший тренинг по глубокому обучению в Коимбатур | Обучение курсу машинного обучения в Коимбатур
Qtree Technologies - лучший учебный институт машинного обучения в Коимбатуре. Обучение от новичка до продвинутого уровня со 100% помощью в размещении с проектом в реальном времени.
В ЧЕМ РАЗНИЦА МЕЖДУ МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ И ГЛУБОКИМ ОБУЧЕНИЕМ?
Глубокое обучение, или нейронная сеть, — это тема, которая сегодня стала довольно популярной. Большая часть известных нам технологий искусственного интеллекта (ИИ) основана на глубоком обучении. Снова и снова мы видим, как искусственный интеллект и глубокое обучение постоянно взаимозаменяемы, как будто это одно и то же, что может вызвать путаницу в том, что есть что. Глубокое обучение — это часть машинного обучения, как показано на рисунке ниже. Он вдохновлен функцией мозга, хотя..
Краткий обзор трансфертного обучения и его значения в реальных приложениях
В обычной повседневной жизни люди используют одну область знаний и применяют ее к другой, чтобы лучше решить конкретную задачу. Чем больше сходство между доменами, тем легче передавать и использовать знания, чтобы получить гораздо лучший результат. Говоря языком непрофессионала, можно привести множество примеров из нормальной человеческой жизни, таких как: Уметь ездить на велосипеде - ›Научитесь ездить на велосипеде Научитесь играть на акустической гитаре - ›Научитесь играть на..
Определение пола и возраста в реальном времени с использованием широких остаточных сетей (WRN)
Давайте начнем реализацию этого проекта глубокого обучения Введение Возраст и пол, два ключевых атрибута лица, играют очень важную роль в социальных взаимодействиях, что делает оценку возраста и пола по одному изображению лица важной задачей в интеллектуальных приложениях, таких как контроль доступа, взаимодействие человека с компьютером, правоохранительные органы и т. д. маркетинговая разведка и визуальное наблюдение и т. д. В современном мире роботов и технологий этот пакет —..