Глубокое обучение — это тип алгоритма нейронной сети, который принимает метаданные в качестве входных данных и обрабатывает данные через некоторые уровни нелинейного преобразования входных данных для вычисления выходных данных. Этот алгоритм имеет уникальную особенность, т. е. автоматическое извлечение признаков. Это означает, что этот алгоритм автоматически улавливает соответствующие функции, необходимые для решения задачи. Это снижает нагрузку на программиста по явному выбору функций...

Искусственные нейронные сети называются сетями, потому что они представлены композицией нескольких различных функций. 𝑓⒤(𝒽) = σ⒤(W⒤𝒽 + b⒤) Eo5' /> В этой статье вы найдете: Краткое введение в искусственные нейронные сети . Графическое представление, Функция активации и стоимости . Внедрение искусственных нейронных сетей с помощью Keras в Jupyter Notebook Частичное резюме. Искусственные нейронные сети Большинство реальных проблем не являются линейно разделимыми. Для..

Некоторые заметки об архитектуре нейронных сетей… 1- Персептроны (нейронная сеть с прямой связью) Первое поколение нейронных сетей Вычислительные модели одиночного нейрона Подает информацию спереди назад Обучение обычно требует обратного распространения 2- Сверточные нейронные сети (CNN) LeNet  – Распознаватель рукописных цифр  – Использует обратное распространение в сети прямой связи со многими скрытыми слоями  – Позднее формализовано под названием CNN В основном..

Классификация изображений с использованием сверточной нейронной сети и трансферного обучения Компьютерное зрение  – это область компьютерных наук, в которой основное внимание уделяется воспроизведению сложных частей человеческого зрения и предоставлению компьютерам возможности идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео так же, как это делают люди. делать. На определенном уровне Computer Vision полностью посвящен распознаванию образов. Один из способов научить..

В этой статье я буду использовать нейронную сеть для разделения нелинейно разделяемых данных (то есть вентиля XOR) с использованием библиотеки numpy. Людям, которые хотят ознакомиться с основной идеей и работой нейронных сетей, я бы посоветовал им сначала просмотреть статью, приведенную ниже. Основы нейронной сети Цель этого блога — просто познакомить с теорией нейронных сетей. becominghuman.ai Введение Я буду делить эту статью на..

Давайте попробуем понять, как за этим работают сети LSTM. Рекуррентные нейронные сети (RNN) Люди не начинают свое мышление с нуля каждую секунду. Пока вы читаете книгу, вы понимаете каждое слово на основе своего понимания. Традиционные нейронные сети не могут этого сделать, и это серьезный недостаток. Например, представьте, что вы хотите классифицировать, какое событие происходит в каждый момент фильма. RNN решает эту проблему, потому что это сети с петлями, что позволяет им..