Свързани публикации 'neural-networks'
Архитектура и обучение на конволюционни невронни мрежи (7 точки):
Тази публикация предоставя подробности за архитектурата на Конволюционната невронна мрежа (CNN), функциите и обучението на всеки слой, завършвайки с резюме на обучението на CNN.
Основната CNN архитектура се състои от: Input-›(Conv+ReLU)-›Pool-›(Conv+ReLU)-›Pool-› Flatten-›Fully Connected-›Softmax-›Output Извличането на функции се извършва в слоевете Convolutional layer+ReLU и Pooling, а класификацията се извършва в слоевете Fully Connected и Softmax.
3. Първи..
Квантуване в невронни мрежи
Дълбоко обучение | Квантуване| Брой параметри | Невронна мрежа | производителност
Невронните мрежи отбелязаха експоненциален растеж наскоро на мобилни/вградени платформи поради предимствата, т.е. намалени разходи, ниска латентност, сигурност и консумация на енергия. Въпреки че изчислителните ресурси и наличността на паметта може да не са пречка за настолни и облачни компютри, мобилните/вградените компютърни платформи имат ограничения по отношение на изчислителните възможности и..
Неприятен аспект на оригиналната хартия Conductance е, че според собственото признание на авторите,...
Неприятен аспект на оригиналната хартия Conductance е, че според собственото признание на авторите, внедряването не е мащабируемо:
Авторите не са направили внедряването си публично, така че е трудно да се разбере защо, но е правдоподобно лошата мащабируемост да е причинена от сумирането на всички входове в Уравнение 3. Следователно може да се интересувате от тази последваща работа от моя колеги и аз в Станфорд: „Изчислително ефективни мерки за значението на вътрешните неврони“
Случва..
Хакване на невронни мрежи: Ръководство за начинаещи за противникови атаки
Истинската заплаха за нашата сигурност не е, че AI ще бъде твърде силен, а че ще бъде твърде слаб.“ — Стюарт Ръсел
Преглед
Съперническите атаки срещу невронни мрежи включват умишлено въвеждане на смущения във входните данни, за да накарат мрежата да направи грешки или да се провали.
Тези атаки могат да се използват за манипулиране на изхода на невронна мрежа за злонамерени цели, като например каране на „самоуправляваща се кола“ да взема опасни решения или каране на система за..
Създаване на машинно обучение Auto-Shoot бот за CS:GO. част 5.
В продължение на част 4 от „„Създаване на бот за автоматично заснемане на машинно обучение за CS:GO.““ Още веднъж използвах Tensorflow Keras за обучение на мрежовите тегла, но този път за версията на CNN.
Не е елегантно, това, което си поставих за цел да постигна тук, беше да използвам повторно същия код TBVGG3 с минимална модификация за зареждане на тежести, обучени в Tensoflow Keras, използвайки Python. По същество премахнах целия код за обратно разпространение, направих някои малки..
Седмица №3 в машинното обучение
Ние покриваме повече алгоритми за контролирано обучение
Миналата седмица разгледахме някои типове класификация в ML. Тази седмица разгледах повече алгоритми, които се използват в контролирано обучение за проблеми с класификацията и регресията.
4. Наивен модел на Байес а
Използва се за големи крайни набори от данни. Метод за присвояване на етикети на клас с помощта на директна ациклична графика. Графиката се състои от родителски възел и множество възли на деца, където се..
LSTM невронна мрежа: Основната концепция
Предсказването на бъдещето някога е било предмет на спекулации и мистерия. Благодарение на човешкия напредък това се превърна в задача, ограничена само от количеството и дълбочината на данните.
И тъй като живеем в общество, което непрекъснато генерира данни с експоненциална скорост, тази задача на предвиждане става все по-достъпна.
Колкото повече се вглеждате в прогнозите, базирани на данни, терминът LSTM със сигурност ще ви обърква. Както при много технологични концепции, това е..
Нови материали
Създайте разширение за Chrome с помощта на Angular
Този урок е базиран на манифеста на разширението на chrome версия 3 (MV3), а също и на Angular версия 2+ (2, 3 и...). Ако не сте използвали манифест версия 3, можете да следвате този урок ,..
За да научите нов език за програмиране, започнете отначало
Първоначално публикувано на http://www.mberlove.com/blog/a-new-programming-language-starting-over/
Програмистите се гордеят със способността си да усвояват лесно нови умения , разчитайки..
5 Youtubers на Data Science, които трябва да следвате
Защото всички можем да се справим с малко продуктивно отлагане
Всички сме падали в заешката дупка на Youtube, така че защо да не я направим продуктивна?! Като непрекъснато нарастващ източник..
Бих казал, че точно това е проблемът с Twitter — това е инструмент на суперпотребител.
Бих казал, че точно това е проблемът с Twitter — това е инструмент на суперпотребител. По същия начин, по който суперкодерът сочи vim като единствения начин за кодиране, но останалите от нас..
Основи на Gradio
Gradio е най-ефективният метод за демонстриране на вашия модел на машинно обучение и разполага с удобен за потребителя онлайн интерфейс, който го прави достъпен от всяко място.
Какво прави..
Илюстрация (GIF) за обяснение на дълбоки конволюционни мрежи (DCNN)
В света на компютърното зрение най-основният и често срещан алгоритъм за разпознаване на изображения е конволюционната мрежа. С популярността на рамки като tensorflow и pytorch, стана по-лесно да..
Python Bootcamp — Data Science Day 165
Python Bootcamp от Giles McMullen-Klein беше абсолютно невероятно. Джайлс има този уникален начин да улови аудиторията си, като същевременно прави съдържанието на курса много интересно...