Публикации по теме 'neural-networks'
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..
Как тренировать вашу модель (значительно быстрее)
Как тренировать вашу модель (значительно быстрее)
Научитесь использовать трансферное обучение на рабочем примере, написанном на Python.
Я работаю инженером по машинному обучению в Unbox Research - новой студии ML R + D компании Tyler Neylon . Я только что закончил проект по внедрению пользовательского классификатора изображений для iOS-приложения для клиента - в таких случаях передача обучения является мощным инструментом.
Трансферное обучение - это метод эффективного..
Демистификация оптимизаторов глубокого обучения: изучение алгоритмов градиентного спуска (часть 1)
Полное руководство по стохастическому, пакетному и мини-пакетному градиентному спуску
Алгоритмы оптимизации — это вычислительные методы, используемые для поиска наиболее оптимального решения любой заданной проблемы. В области машинного обучения и глубокого обучения алгоритмы оптимизации используются для минимизации некоторой функции стоимости на основе параметров модели для оптимального выполнения данной задачи, такой как регрессия и классификация.
В этой серии из нескольких частей..
Машинное обучение и глубокое обучение! Магия, тайна или инновации?
Машинное обучение и глубокое обучение — самые переоцененные, но фундаментальные термины, которые вы слышали раньше. Большинство людей думают, что машинное обучение и глубокое обучение — это загадки . Они могут быть правы. Эти два термина являются загадкой для тех, кто не хочет выходить из своей зоны комфорта и всегда наслаждается своими небольшими и ограниченными знаниями . Большинство думает, что эти два термина не что иное, как воображаемый мир, который пытается оправдать, что все..
Новые материалы
Осциллятор LBR для торговли
Программирование осциллятора LBR 3–10 на Python
MACD — известный осциллятор, основанный на скользящих средних. В этой статье обсуждается разновидность MACD, называемая LBR 3–10...
Использование SharedPreferences в Android с Kotlin: руководство для начинающих
SharedPreferences — это простой способ хранения пар «ключ-значение» в Android с использованием формата XML. Его можно использовать для хранения небольших объемов данных, которые должны..
Упростите преобразование единиц измерения с помощью нашего универсального API преобразования
В современном быстро меняющемся цифровом мире разработчики и пользователи часто сталкиваются с необходимостью конвертировать единицы измерения для различных целей. Независимо от того, создаете ли..
OpenSergo и ShardingSphere от Alibaba Cloud выпускают стандарт управления базами данных для микросервисов…
Фон
Недавно компании Alibaba Cloud OpenSergo и ShardingSphere совместно выпустили стандарт управления базами данных для микросервисов. Объединив концепции Database Plus и Database Mesh..
Многопоточность и Executor Framework в Java
Многопоточность и Executor Framework в Java
Зачем вообще нужна многопоточность?
Потому что современные приложения постоянно создают сложные проблемы с аппаратным обеспечением в..
Неделя 1 — Проект ЛИСТЬЯ
Введение
Название проекта происходит от метафоры листа, эта метафора построена на отношениях дерева и листа. Дерево — это ссылка на страну, а ученик — это ссылка на лист. Студент так же важен..
Javascript — Обещание
Что такое Обещание? Согласно определению ecma-262:
(Промис — это объект, который используется в качестве заполнителя для конечных результатов отложенных (и, возможно, асинхронных) вычислений.)..