Publicații conexe 'neural-networks'
Introducere în rețelele neuronale
Înainte de a vă scufunda în rețelele neuronale, este esențial să înțelegeți elementele de bază ale învățării automate.
Învățarea automată implică utilizarea algoritmilor pentru a învăța modele din date. Pentru a spune mai simplu, computerul învață cum să efectueze sarcina analizând datele și descoperind modele.
Există două tipuri principale de învățare automată: învățare supravegheată și învățare nesupravegheată. Aceste două tipuri de învățare automată pot fi dificil de înțeles,..
Abandonul demistificat: de la înșelăciune în clasă la antrenament AI
Salutare! Astăzi vom demistifica un concept care este utilizat pe scară largă în învățarea profundă - abandonul. Dacă ați fost vreodată curios despre ce se întâmplă sub capotă când folosim rețele neuronale, această postare este pentru tine. Și pentru a face lucrurile interesante, voi împărtăși o poveste personală din zilele mele de școală.
Înșelăciune la clasă și rețele neuronale: propria mea experiență
Când eram la școală, unuia dintre colegii mei nu-i plăcea geografia ca materie...
Rețele neuronale pe grafice
Introduceți 3 modele comune de rețele neuronale grafice - GNN, GCN, GAT
Rețelele neuronale pot fi folosite pentru a procesa date reprezentate în mod natural prin grafice. Acest lucru se întâmplă în multe domenii ale științei și ingineriei, cum ar fi viziunea computerizată, chimia moleculară etc.
Rețea neuronală grafică¹
Prima variantă pe care o revizuim este motivată de o arhitectură recurentă și numită Graph Neural Network (GNN). Folosim un exemplu pentru a ilustra modul în care..
Ce este Jina și căutarea neuronală?
Aflați mai multe despre căutarea neuronală și Jina
Ce este căutarea neuronală?
Pe scurt, căutarea neuronală este o nouă abordare pentru regăsirea informațiilor. În loc să spună unei mașini un set de reguli pentru a înțelege ce sunt datele, căutarea neuronală face același lucru cu o rețea neuronală pre-antrenată. Acest lucru înseamnă că dezvoltatorii nu trebuie să scrie fiecare regulă, economisindu-le timp și bătăi de cap, iar sistemul se antrenează pentru a se îmbunătăți pe măsură ce..
Algoritmi care trebuie să cunoască în învățarea automată
Algoritmi care trebuie să cunoască în învățarea automată
Algoritmi de antrenament pentru învățarea automată, cum ar fi rețelele neuronale, inferența bayesiană și inferența probabilistică
Scris de Dl. Vinay Gupta
Un model ML este un set de reguli și preferințe care sunt aplicate unui set de date pentru a permite computerelor să facă predicții. Colectarea datelor, curățarea acestora și antrenarea modelului cu algoritmi din ce în ce mai sofisticați și/sau seturi de date..
Ce este Parametric ReLU ?
Ce este Parametric ReLU?
Unitatea liniară rectificată (ReLU) este o funcție de activare în rețelele neuronale. Este o alegere populară printre dezvoltatori și cercetători, deoarece abordează problema gradientului care dispare. O problemă cu ReLU este că returnează zero pentru orice intrare de valoare negativă. Deci, dacă un neuron oferă intrare negativă, se blochează și iese întotdeauna zero. Un astfel de neuron este considerat mort. Prin urmare, utilizarea ReLU poate duce la o..
Pentru a înțelege mai bine cum funcționează Deep Learning, să luăm în considerare un exemplu simplu care utilizează Keras, o bibliotecă de deep learning care rulează pe TensorFlow. Imaginați-vă că sunteți agent imobiliar și trebuie să preziceți valoarea
Acesta este un eseu scris de co-fondatorul nostru și CTO, aici la Biz-Tech Analytics în timpul zilelor sale de facultate. Credem că multe din ceea ce vorbește el încă sunt adevărate. O lectură interesantă pentru oricine este interesat de intersecția dintre inteligența artificială și evoluția umană.
Acum 13,8 miliarde de ani s-a întâmplat Big Bang-ul. De atunci și până acum s-au întâmplat multe lucruri care au modelat specia noastră în existență. La momentul Big Bang, rocile mari..
