Публикации по теме neural-networks

Публикации по теме 'neural-networks'

Как построить классификатор нейронной сети с помощью Tensorflow?

Tensorflow для всего Как построить обычную нейронную сеть с помощью Tensorflow? В своей прошлой статье я говорил о заполнителях, переменных, определяющих функцию потерь для регрессии с помощью TensorFlow. В этой статье я расскажу вам о своей попытке разработать обычную нейронную сеть для построения модели классификации. Данные, использованные для этого проекта, можно найти здесь . Мы попытаемся предсказать, превысит ли годовой доход нескольких американских граждан 50000..

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..

Прогнозирование течения реки Саут-Форк Пайетт с помощью нейронной сети LSTM

Как сделать прогноз на основе данных временных рядов с помощью машинного обучения. TL;DR: Я создал модель нейронной сети LSTM, которая использует данные о погоде и потоках за 30+ лет, чтобы довольно точно предсказать, каким будет поток завтра. Проблема с речными прогнозами Основная причина, по которой я занимаюсь наукой о данных, - это применять ее к реальным проблемам. Как каякер, я провел много-много часов, изучая прогнозы погоды, гидрологические прогнозы и данные станции..

Создание распознавателя рукописных цифр с помощью keras

Предпосылки -1.базовые знания python 2.знание Google Colab ОСНОВНОЕ ВВЕДЕНИЕ- Colab — Colaboratory – это исследовательский проект Google , созданный для распространения знаний и исследований в области машинного обучения. Это среда Jupyter для ноутбуков, которая не требует настройки для использования и работает полностью в облаке. Она также дает нам бесплатный доступ к GPU, TPU. Keras-Keras — это нейросетевая библиотека с открытым исходным кодом, написанная на Python . Он..

Создание рекомендательной системы для обогащения данных

Что такое рекомендательные системы? Вы видели это везде. Каждая крупная технологическая компания теперь использует какую-то систему рекомендаций на своей платформе. Facebook предлагает друзьям, Netflix рекомендует фильмы, также Youtube и видео, а Amazon рекомендует… все. Почему они это делают? Что ж, каждый случай индивидуален, но в целом хорошие рекомендации означают лучший пользовательский опыт, и они найдут новые способы, чтобы пользователи были вовлечены и были..

Ложная пустота

Примерно неделю назад я прочитал эссе Пустой мозг , написанное Робертом Эпштейном, доктором философии Гарвардского университета и старшим психологом-исследователем Американского института поведенческих исследований и технологий в Калифорнии. Хотя для меня это не случайно, я решил написать ответ, заявив, что суть исходного эссе не совсем точно отражает реальное положение вещей. Краткое введение В эссе Роберт Эпштейн утверждает, что ни ментальную модель человеческого мозга, ни процесс..

Концепции и терминология искусственного интеллекта: глубокое обучение

Уважаемые читатели, добро пожаловать! Сегодня я собираюсь обсудить глубокое обучение, один из самых популярных терминов и концепций в области искусственного интеллекта. Вы можете задаться вопросом, что такое глубокое обучение. Это метод, позволяющий компьютерам учиться на данных без явных указаний, что делать. Это кажется волшебным, не так ли? Что ж, никакой магии здесь не требуется, просто умная арифметика и масса данных, так что не волнуйтесь. Глубокое обучение — это тип..