Публикации по теме 'neural-networks'
ПОСТРОЕНИЕ ПРОСТОЙ МОДЕЛИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
ПОСТРОЕНИЕ ПРОСТОЙ МОДЕЛИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
Необходимое условие: Глубокое обучение: искусственные нейронные сети
Давайте возьмем два списка x и y и построим простую простую модель, которая попытается определить взаимосвязь между ними.
Мы строим нашу модель на питоне, используя Tensorflow keras .
Импортировать необходимые пакеты
import tensorflow as tf
import numpy as np
import tensorflow_datasets as tfd
Создайте наш небольшой набор данных в формате списка
x =..
Прогнозирование на стороне клиента с помощью TensorFlow.js
Всем привет, меня зовут Матвий, я работаю специалистом по анализу данных . Моя работа состоит из предварительной обработки данных, разработки / обучения и развертывания моделей . Итак, сегодня я попытаюсь поделиться своими знаниями и показать, как развернуть модель таким образом, чтобы некоторые из вычислений выполнялись на стороне клиента . Следующий пост предназначен для всех, кто создал модель и хочет снизить нагрузку на сервер, делегировав часть прогноз клиенту. Специально..
fast.ai Урок 5: Модель с нуля
Когда ReLU впервые представлен в Главе 4 фастбука , Джереми Ховард делает следующий комментарий:
Глубокое обучение использует огромное количество жаргона, включая такие термины, как выпрямленная линейная единица . Подавляющее большинство этого жаргона не сложнее, чем может быть реализовано в короткой строке кода, как мы видели в этом примере. Реальность такова, что для того, чтобы ученые опубликовали свои статьи, они должны сделать так, чтобы они звучали как можно более впечатляюще..
Компьютерное зрение: третий глаз открывает новые измерения восприятия
В сфере технологий существует выдающаяся инновация, которая незаметно меняет то, как мы видим и взаимодействуем с миром вокруг нас. Она называется «компьютерное зрение», часто называемое «третьим глазом» машин. Эта сложная технология не только произвела революцию в промышленности, но и открыла совершенно новое измерение восприятия, позволив машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию способами, которые когда-то были исключительной прерогативой людей.
Сущность третьего..
партия норма | Ускорение обучения глубокой сети за счет уменьшения внутреннего ковариатного сдвига
Устранение ковариантного сдвига в глубоких сетях значительно улучшает обучение модели. Пакетная нормализованная сеть, когда она была представлена, превзошла лучшие опубликованные результаты в классификации ImageNet, превысив точность человеческих оценок.
Проблема . Системы обучения и их компоненты подвержены внутреннему ковариантному сдвигу. В контексте глубоких сетей это определяется как изменение распределения активации слоя из-за обновления параметров модели. Это проблема, потому..
MiniFlow — Понимание того, как TensorFlow работает на высоком уровне.
Вдохновился курсом Udacity DL год назад :)
Это репост моего блога Github.io, который можно найти
MiniFlow Веса входного слоя Выходной слой Смещение Функция активации прямого распространения — сигмовидная ошибка обратного распространения… dhiraa.github.io
Пожалуйста, используйте ссылку выше для хорошего форматированного материала. Простите за неудобства.
Я думаю, что среда имеет большую видимость, чем github.io, что является одной из..
Несправедливое обратное распространение с помощью Tensorflow [ручное обратное распространение с помощью TF]
Я думал об обратном распространении , и в традиционной нейронной сети кажется, что мы всегда линейно выполняем операции прямого и обратного распространения. (Как в соотношении 1: 1) Но я подумал про себя, что на самом деле нам не нужно этого делать. Итак, я хотел провести несколько экспериментов.
Случай a) Обратное распространение (без увеличения данных) Случай b) Обратное распространение (увеличение данных) Случай c) Недобросовестная обратная поддержка (со спины) (без увеличения..
