Эта статья продолжает общий обзор исследования «Объяснимое глубокое обучение и визуальная интерпретируемость». В середине 1990-х годов исследователи представили искусственные нейронные сети, и они ознаменовали сдвиг парадигмы прогнозного моделирования от мира прикладной статистики к информатике и машинному обучению. Революция глубокого обучения Глубокое обучение — это надмножество машинного обучения, корни которого лежат в математике, информатике и нейробиологии. Прежде всего,..

Что, если за каждой современной глубокой нейронной сетью скрывается «лотерейный билет»? Подсеть гораздо меньшего размера, которая при обучении будет работать так же или даже лучше, чем вся обученная сеть В 2019 году появилась статья Франкла и Карбина [1] с очень интригующей гипотезой, основанной на экспериментальном наблюдении за современными большими нейронными сетями, казалось, что можно взять небольшую часть той же сети и обучить ее для достижения результатов не только с помощью..

Глубокое обучение привело к беспрецедентным прорывам и инновациям в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи, автономное вождение и многих других. Глубокое обучение — это особый набор методов из более широкой области машинного обучения, в котором используются искусственные нейронные сети для изучения структурированных представлений данных, включая изображения, аудио и видео. Он используется для классификации паттернов с использованием больших наборов данных и..

Я прочитал отчет об исследовании, целью которого было создание надежного алгоритма, учитывающего различные условия. Ниже приводится отрывок из их статьи. Аннотация . Известно, что классификаторы на основе глубоких нейронных сетей уязвимы для состязательных примеров, которые могут обмануть их и заставить неверно классифицировать вводимые данные путем добавления незначительных возмущений. Однако недавние исследования показали, что такие состязательные примеры не очень эффективны в..

Это сообщение в блоге направлено на то, чтобы дать читателям некоторое представление о глубоких нейронных сетях и интуитивном понимании техники отсева. Глубокие нейронные сети Глубокие нейронные сети - это модели, состоящие из нескольких слоев простых нелинейных нейронов. С составом достаточного количества нейронов модель может изучать чрезвычайно сложные функции, которые могут точно выполнять сложные задачи, которые невозможно жестко запрограммировать, такие как классификация..