Публикации по теме 'neural-networks'
Почему MobileNet и ее варианты (например, ShuffleNet) работают быстро
Вступление
В этой статье я даю обзор строительных блоков, используемых в эффективных моделях CNN, таких как MobileNet и его варианты, и объясняю, почему они так эффективны. В частности, я предоставляю интуитивно понятные иллюстрации того, как выполняется свертка как в пространственной, так и в канальной области.
Строительные блоки, используемые в эффективных моделях
Прежде чем объяснять конкретные эффективные модели CNN, давайте проверим вычислительную стоимость строительных блоков,..
Общий обзор моделей глубокого обучения и современных моделей
С начала этого года у меня возникло сильное любопытство к глубокому обучению. Я некоторое время читал об этой области. Зная, что есть много людей, которым может быть любопытно эта тема, я пишу этот обзор, чтобы дать несколько интересных указателей.
Не так давно AlphaGo победила Кэ Джи в 2017 году, игрока №1 в го в мире. Появление AlphaGo, знаменательное для развития искусственного интеллекта, привлекло внимание всего мира к развитию искусственного интеллекта.
С тех пор так много..
Путешествие по красоте глубокого обучения:
Урок 1. Что такое глубокое обучение и мотивация.
Изучая машинное обучение и читая любую статью по науке о данных, вы могли встретить термин под названием « Глубокое обучение ».
«Глубокое обучение — это подобласть машинного обучения, которая полностью фокусируется или полностью основана на «нейронных сетях», т. е. конкретная проблема может быть решена с более эффективным использованием только нейронной сети».
«Глубокое обучение — это «искусство» проектирования искусственной..
Guided Grad-CAM сломан! Проверки работоспособности для карт значимости
Определенные методы понимания того, на что смотрит CNN, не работают. Они не имеют никакого отношения к весам модели или обучающим данным и могут действовать просто как детекторы границ.
В этом посте мы обсудим документ NeurIPS 2018 «Проверка работоспособности для карт значимости», который демонстрирует, что несколько популярных подходов к картам значимости на самом деле не дают представления о том, что делает модель. Модели с рандомизированными весами и модели, обученные на данных с..
ПЕРВЫЙ ШАГ К МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ
Полное руководство по началу машинного обучения
Исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту и использованию данных, называется? Хорошо известный ответ - машинное обучение. Возникающая и востребованная область, которая меняет ситуации и решает сложные проблемы в мгновение ока. Изучить это и овладеть им - море, которым нужно покрыть.
Давайте просто разберем его, чтобы вы сделали первый шаг.
В машинном обучении алгоритмы обучаются..
Обзор нейронных сетей
Математика, код, рисунки, графики, аналогии и интеллектуальные карты
Я намерен познакомить вас с основными концепциями нейронных сетей, используя аналогии, математику, код, графики, рисунки и интеллектуальные карты. Мы фокусируемся на строительном блоке нейронных сетей: персептронах.
На протяжении всей статьи мы столкнемся с пугающей математикой и реализуем ее, используя код Python с Numpy. Мы также рассмотрим эквивалентную реализацию с использованием Scikit-learn. Наши результаты..
Что такое функция активации?
Что такое функция активации?
Одна из важнейших частей нейронной сети
Функция активации определяет выход нейрона / узла при заданном входе или наборе входных данных (выход нескольких нейронов) . Это имитация стимуляции биологического нейрона.
Выход функции активации на следующий уровень (в мелкой нейронной сети: входной уровень и выходной уровень, а в глубокой сети - на следующий скрытый уровень) называется прямым распространением (распространением информации). Это считается..
