Публикации по теме 'neural-network-algorithm'


Что такое объяснимый ИИ (XAI)!! Знаете ли вы, что это следующий этап ИИ?
Что такое объяснимый ИИ (XAI)!! Знаете ли вы, что это следующий этап ИИ? Объяснимый ИИ (XAI) — это направление исследований ИИ, которое фокусируется на разработке моделей машинного обучения, которые могут быть легко поняты и объяснены людьми. Цель XAI — создать прозрачные, интерпретируемые и подотчетные модели, позволяющие людям понять, почему модель делает определенные прогнозы.
Функции активации в нейронных сетях
Глубокое обучение | Нейронные сети Функции активации в нейронных сетях Нейронные сети, функции активации и как это работает? Поскольку глубокое обучение становится основной технологией, много говорят об искусственных нейронных сетях (ИНС). Сегодня ИНС являются ключевым компонентом в нескольких новых областях, таких как компьютерное зрение, сжатие изображений, предсказание фондовых бирж, обработка естественного языка и многое другое. Вычисления на основе ИНС в первую очередь..
Не изучайте нейронные сети.
«Я здесь, чтобы поделиться алгоритмом, который я разработал на Python, чтобы попытаться предсказать результат учащегося в ENEM с помощью модели линейной регрессии, но перед этим я должен рассказать вам историю, которая имеет большой смысл с этим результатом, хорошо ? Что ж, поехали». Фабио Мори, автор статьи. Я сделал свои робкие шаги в программировании более 12 лет назад. Моя «нейронная сеть» в то время представляла собой телеметрическую систему с XBee, которая передавала данные..
Нейросимволический ИИ
Нейросимволический ИИ — это тип искусственного интеллекта, который сочетает в себе сильные стороны двух разных подходов к ИИ: символического ИИ и коннекционистского ИИ (также известного как нейронные сети). Символический ИИ включает представление знаний в логической, символической форме и использование систем, основанных на правилах, для манипулирования ими и получения новых знаний. Этот подход хорош для обработки абстрактных понятий и логических рассуждений, но он может быть хрупким и..
Повышение энергоэффективности здания: прогнозирование будущей потребности здания в энергии с использованием машин…
Введение Прогнозирование энергопотребления здания играет очень важную роль в исследованиях энергоэффективности и разработке решений. Такие энергетические прогнозы также могут помочь управляющим зданиями лучше планировать и принимать решения в отношении работы зданий и систем автоматизации. На здания и сооружения вместе приходится 36% глобального конечного энергопотребления и 39% выбросов углекислого газа (CO2), связанных с энергетикой, с учетом производства электроэнергии на..
Нейронные сети: история
Нейронные сети: история Пятница, полдень. Вы на работе. Вы работали не покладая рук в течение последнего часа. Пришло время сделать перерыв. Вы берете телефон и подносите его к лицу. «Разблокировано», — говорится в нем. Затем вы проводите следующие 10 минут, прокручивая страницу в Instagram. Но вы начинаете задаваться вопросом: «Как телефон смог узнать меня и разблокировать себя?» Давай выясним. Архитектура Скорее всего, в вашем телефоне есть нейронная сеть, которая..
Узкое место поиска нейронной архитектуры
Краткое руководство по проблемам, связанным с поиском нейронной архитектуры Статья построена на основе моей предыдущей статьи, в которой представлено краткое введение в Поиск нейронной архитектуры (NAS) . Таким образом, NAS пытается заменить зависимость от человеческой интуиции автоматическим поиском нейронной архитектуры для данной задачи. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, проверьте мой предыдущий пост . Краткий обзор NAS Как было сказано в моем..