Публикации по теме 'neural-networks'
Исследователи создают (ИИ), который создает (ИИ)
Теперь исследователи могут заранее настраивать искусственные нейронные сети с помощью гиперсетей, экономя время и деньги на обучении.
Искусственный интеллект — это в основном математическая задача. Наконец-то у нас достаточно данных и вычислительных мощностей, чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами глубоких нейронных сетей — типа ИИ, который учится обнаруживать…
Глубокое обучение может решать дифференциальные уравнения (теория и реализация pytorch)
Привет! Добро пожаловать в другую математическую статью! В предыдущей статье я описал свой подход к диссертации, который основан на нейронных одах, а мотивация заключается в том, как нейронные сети можно использовать для экстраполяции , https://sevent-christina.medium.com . /a-other-approach-inspired-by-neural-odes-extrapolation-of-neural-networks-9766f846bd02» вот и взгляните! Одна вещь, которую я использую, и это очень интересно, — это решение оды с помощью нейронной сети...
Искусственный интеллект против машинного обучения против нейронных сетей
Что такое ИИ? Это термин, который мы часто слышим в наши дни, но в современном мире он неверно истолковывается. Чем термины машинное обучение и нейронные сети отличаются друг от друга? Мы также рассмотрим различные типы машинного обучения и будем расти как инженер. Прочитав это, вы получите хорошее представление о различиях и начнете свою карьеру.
Искусственный интеллект:
ИИ (искусственный интеллект) — это попытка автоматизировать интеллектуальные задачи, обычно выполняемые..
Руководство для начинающих по искусственной нейронной сети с использованием Tensor Flow и Keras
Построение модели обнаружения мошенничества с использованием искусственной нейронной сети и точная настройка гиперпараметров с помощью RandomizedSearchCV
Введение
ИНС (искусственная нейронная сеть) лежит в основе глубокого обучения, продвинутой версии методов машинного обучения. Искусственные нейронные сети включают следующие концепции. Входной и выходной слой, скрытые слои, нейроны под скрытыми слоями, прямое и обратное распространение. Вкратце, входной слой - это набор..
Упрощенное глубокое обучение: чувствуйте и говорите как эксперт в области нейронных сетей
15-минутное руководство, чтобы почувствовать себя супер умным в многослойном персептроне, сверточных нейронных сетях и сетях последовательностей
Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО), глубокое обучение, искусственные нейронные сети (ИНС) — популярные модные слова, часто используемые как взаимозаменяемые, о которых все говорят. Но многие ли из нас действительно понимают их значение и различия? Услышав незнакомые термины, такие как многослойный персептрон, прямое..
Сверточные нейронные сети (CNN) — это тип искусственной нейронной сети, предназначенный для…
Сверточные нейронные сети (CNN) — это тип искусственной нейронной сети, предназначенной для обработки изображений и видеоданных. CNN используют уникальную архитектуру, которая позволяет им эффективно извлекать признаки из изображений, что делает их важным инструментом для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений. В этой статье мы объясним, что такое CNN, как они работают и каковы их приложения.
Что такое сверточные нейронные сети?..
Глубокое обучение; Личные заметки Часть 1 Урок 1, Классификация изображений
Эта серия сообщений в блоге будет обновляться, так как у меня будет второй взгляд на быстрые уроки искусственного интеллекта. Это мои личные заметки, стремление четко понимать вещи и хорошо их объяснять. Ничего нового, только живу в соответствии с этим блогом .
Я буду арендовать графические процессоры Paperspace (графические процессоры) для обучения нейронных сетей, поскольку их стоимость кажется вполне доступной. В частности, мы будем использовать графические процессоры Nvidia,..
