Публикации по теме 'neural-networks'
Краткая история глубокого обучения
Человеческие изобретения черпают вдохновение в природе. Точно так же глубокое обучение было попыткой смоделировать человеческий мозг, одну из самых сложных структур во Вселенной. Попытка не заключалась в том, чтобы имитировать каждую деталь мозга. Вместо этого искусственные нейронные сети были вдохновлены биологическими нейронными сетями, что в конечном итоге привело к глубокому обучению.
Так что же такое глубокое обучение?
Google определяет глубокое обучение как «тип машинного..
Как выполнить One Shot Learning с использованием сиамских сетей?
Люди узнают что-то новое с помощью очень небольшого набора примеров - например, ребенок может обобщить понятие «собака» на основе одной картинки, но системе машинного обучения требуется множество примеров, чтобы изучить ее особенности. В частности, при предъявлении стимулов люди, кажется, способны быстро понять новые концепции, а затем распознать вариации этих концепций в будущих восприятиях. Машинное обучение как область успешно решает различные задачи, такие как классификация, поиск в..
fast.ai: САМЫЕ ЛУЧШИЕ вещи в жизни всегда БЕСПЛАТНЫ
«Уютный тет-а-тет с другом и воспоминания о нем, хороший сон в удобной постели после напряженного рабочего дня, качественное времяпровождение с семьей, волонтерство для дела, в которое вы действительно верите, и вы всегда хотел помочь, смотреть в глаза этому человеку и дать ему почувствовать, насколько он особенный для тебя… »- вот лишь некоторые из лучших вещей в нашей жизни. Существует огромное количество таких обстоятельств, которые действительно помогают нам раскрыть все самое..
Обучаем компьютеры видеть
Как ведущая площадка по аренде комнат, Badi по своей природе наполнена медиа-контентом. Мы действительно серьезно об этом говорим; пользователи загрузили миллионы изображений с момента нашего запуска три года назад. Если у вас есть свободная комната, вы загрузите много фотографий своей классной квартиры, которые выделят ее. Более того, вы хотите, чтобы ваши будущие соседи по комнате знали, кто вы; в своем профиле вы, вероятно, включите красивое селфи, но если вы любитель домашних..
Как сверточные нейронные сети учатся классифицировать изображения
Вы когда-нибудь задумывались, как компьютеры могут распознавать и классифицировать изображения? Как работает распознавание лиц и компьютерное зрение?
Сверточные нейронные сети (также известные как ConvNets или CNN) - это тип нейронной сети для классификации изображений. Они могут взять изображение и классифицировать его по разным категориям, например, кошка или собака!
Сверточные нейронные сети 🦾
Сверточные нейронные сети или CNN - это тип нейронной сети, которая особенно хороша для..
Переосмысление обучения искусственному интеллекту: совместное предложение по сбору данных и совершенствованию моделей
В этой статье мы предлагаем инновационный подход к использованию ИИ — возможность для пользователей заработать время использования ИИ, активно участвуя в обучении моделей ИИ. Этот новаторский метод позволяет пользователям не только извлекать выгоду из ИИ, но и активно формировать его возможности, создавая симбиотические отношения, которые улучшают как технологии, так и пользовательский опыт.
В постоянно развивающемся мире искусственного интеллекта, где влияние технологий пронизывает..
Как обмануть модели компьютерного зрения
Взлом нейронных сетей с помощью состязательных атак
С появлением нейронных сетей машинное обучение приобрело огромную популярность, и компании практически во всех отраслях начали применять ту или иную форму этой обширной технологии для повышения эффективности, улучшения пропускной способности или улучшения качества обслуживания клиентов.
В области искусственного интеллекта за последнее десятилетие произошел серьезный прорыв во многих областях. Поскольку многие отрасли стремятся к..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..