Публикации по теме 'neural-networks'
Простая линейная регрессия и градиентный спуск за 5 минут
Мысли вслух, Борис Крюк
Базовые концепты
Позвольте представить вам уравнение прямой на плоскости: y=kx+b. Так получилось, что многие переменные в мире связаны именно линейной зависимостью.
Конечно, в действительности данные никогда не бывают «чистыми». При построении двух наборов на диаграмме рассеяния мы получаем набор точек, в которых можно найти общий тренд (1).
Таким образом, наше «линейное уравнение» преобразуется в уравнение вида: Y=kx+b+ę. Добавленный параметр ę..
Раскройте потенциал NeuralProphet: настройка гиперпараметров
Руководство по оптимизации гиперпараметров для более точных прогнозов: от трендов и сезонности до прогнозов AR-Net.
Поиск оптимальных гиперпараметров для вашей модели прогнозирования временных рядов может оказаться непростой задачей: это похоже на поиск неуловимого горшка с золотом на конце радуги. Вам необходимо точно знать, что делает каждый параметр, где задавать значения и как они взаимодействуют друг с другом, чтобы сделать вашу модель максимально точной. Даже если вы хорошо..
Логистическая регрессия в AI/ML: подробное объяснение с примерами
Логистическая регрессия в AI/ML: подробное объяснение с примерами
Логистическая регрессия — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который используется для прогнозирования вероятности возникновения события. Это алгоритм классификации, что означает, что его можно использовать для классификации данных на две или более категории.
Понимание логистической регрессии
По своей сути логистическая регрессия — это статистический метод, используемый для двоичной классификации,..
Обновление по пакетной нормализации!
В других местах есть много подробных объяснений, поэтому здесь я хотел бы поделиться некоторыми примерами вопросов в условиях интервью .
Что такое «пакетная нормализация» для моделей нейронных сетей? Как это реализовать? И каковы некоторые преимущества и недостатки его использования?
На пути к точной классификации: сравнительное исследование набора данных Iris.
Введение
Добро пожаловать в увлекательный мир науки о данных, где мы погружаемся в наборы данных, чтобы раскрыть ценные идеи. В этой статье мы отправляемся в захватывающее путешествие, используя четыре мощные модели машинного обучения — KNeighborsClassifier, Decision Tree, Logistic Regression и простую нейронную сеть с четырьмя слоями — для анализа знаменитого набора данных Iris. Но сначала давайте разберемся, что делает набор данных Iris таким важным.
Набор данных Iris — это..
Понимание функции активации. Работа и использование в ANN!
Понимание функции активации. Работа и использование в ANN!
При работе с нейронной сетью мы определяем функцию активации для сопоставления выходов с входами, подаваемыми в сеть. Поскольку между входным и выходным слоями существует множество скрытых слоев, функция активации используется для предоставления информации следующему соседнему слою.
Функция активации также известна как функция передачи , поскольку ее основная функция заключается только в обработке выходных данных для..
Google приближается к производительности на уровне BERT, используя в 300 раз меньше параметров с расширением PRADO
За последнее десятилетие массовое развертывание глубоких нейронных сетей радикально изменило подходы к исследованиям. В частности, в области обработки естественного языка (NLP) инновации в глубоких нейронных сетях постоянно развиваются, чтобы соответствовать новым требованиям рынка. В последнее время растет интерес к разработке небольших и точных нейронных сетей NLP, которые могут работать полностью на смартфонах, смарт-часах и устройствах IoT.
Сегодня во многих исследованиях..
Новые материалы
5 продвинутых трюков с JavaScript для опытных разработчиков
Вот пять продвинутых приемов JavaScript, которые могут быть полезны опытным разработчикам:
1. Деструктуризация параметров присваивания и остатка. Воспользуйтесь преимуществами..
Красивый дизайн портфолио с использованием html и css
Исходный код здесь: — https://coderssupport.blogspot.com/2022/10/beautiful-portfolio-design-using-html.html
Анимируйте React с помощью Framer Motion
От основ до сложной оркестрованной анимации
Framer-motion - это библиотека, которая поддерживает анимацию во Framer , и теперь она доступна как независимый пакет, который мы можем..
Что такое call(), apply() и bind() в JS?
Что такое методы call(), apply() и bind()? Наверное, это самый часто задаваемый вопрос на собеседовании по программированию. Итак, углубимся в эту тему. 👀
Но сначала я хочу сообщить вам,..
5 этапов жизненного цикла проекта генеративного ИИ
Жизненный цикл проектов Генеративный ИИ состоит из пяти отдельных этапов, сосредоточенных вокруг большой языковой модели .
1️⃣ Предварительное обучение : включает создание LLM с нуля ...
Создание наивного байесовского классификатора: прогнозирование отмены бронирования в отелях
В этом примере построен наивный байесовский классификатор для прогнозирования клиентов, которые могут отменить бронирование в отеле.
Наивный байесовский классификатор - это вероятностный..
Визуализация данных
Одно изображение лучше тысячи слов .
Одна картинка стоит тысячи слов.
Значение . Графический рисунок передает более сильный посыл, чем слова.
Происхождение: Это высказывание было..