Свързани публикации 'machine-learning'
Днес ще пиша за машинно обучение. Смятам се за ентусиаст, а не за експерт, така че имайте това предвид. С това казано, искам...
Днес ще пиша за машинно обучение. Смятам се за ентусиаст, а не за експерт, така че имайте това предвид. С това казано искам да обясня защо машинното обучение има значение. За да бъда съвсем откровен за това, машинното обучение и евентуалното навлизане на изкуствения интелект е може би най-великото изобретение на човечеството след пожара. Защо? Много антрополози вярват, че именно използването на огън е дало на телата ни гориво, за да развият по-големи и умни мозъци и да се превърнат в..
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..
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 Gradio?
Създаването на интерактивно приложение, което позволява на вашите потребители или колеги да проверят демонстрацията в своите браузъри, е един от най-добрите начини да споделите вашия модел на машинно обучение, API или процес на наука за данни с други. Това е един от най-добрите начини да..
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 се използват конволюционни мрежи и вместо да имплементираме назад, можем просто да се съсредоточим върху напред.
Тази статия предполага, че всички сме запознати с конволюционните мрежи, така че няма да навлизаме в много подробности тук.
Вместо това просто ще използвам няколко GIF-а, за да освежа..
Сравняване на модели на машинно обучение в R за прогнозиране на смърт поради сърдечна недостатъчност и диабет
Част 1: Използвайте машинно обучение за прогнозиране на смъртно събитие поради сърдечна недостатъчност
Целта на този анализ е да се сравнят методите за машинно обучение при прогнозиране на смъртен случай поради сърдечна недостатъчност. Предикторните променливи на смъртно събитие включват възраст, анемия, креатинин фосфокиназа, диабет, фракция на изтласкване, високо кръвно налягане, тромбоцити, серумен креатинин, серумен натрий, пол, тютюнопушене и време.
библиотека(rpart)..
Ортогонална матрица
Това е квадратна матрица , състояща се от единични вектори . Обикновено това е само Матрица на идентичността .
Вижте Wiki: Ортогонална матрица. Вижте лекция на Imperial College London: Ортогонални матрици
Orthonormal basis
Ако два вектора са единични вектори И ортогонални (перпендикулярни) един на друг, те ще се наричат Orthonormal . Ако образуват набор от базис, ще се казват Orthonormal basis .
Направете справка с Wiki: Ортонормалност
Transpose of..
Докъде стигнахме с безжичните сензорни мрежи част 1 (Машинно обучение)
Съвместно събиране на данни и позициониране на сензори в безжична сензорна мрежа, подпомагана от множество UAV (arXiv)
Автор: Mingyue Zhu , Zhiqing Wei , Chen Qiu , Wangjun Jiang , Huici Wu , Zhiying Feng
Резюме: Благодарение на високата мобилност и лесното разгръщане, безпилотните летателни апарати (UAV) привлякоха много внимание в областта на безжичната комуникация и позициониране. За да се отговори на предизвикателствата на липсата на покритие на инфраструктурата, несигурната..
Нови материали
Работа с Hebbian Learning част 2 (машинно обучение)
Моделиране и контрактивност на невронно-синаптичните мрежи с Hebbian Learning (arXiv)
Автор: Вероника Ченторино , Франческо Було , Джовани Русо
Резюме: Този документ се занимава с..
Как да обедините речници в Python
Три стратегии за консолидиране на речници
Обединяването на данни - често наричано операция за обединение - е често срещана задача в програмирането. Когато става въпрос за обединяване на..
Локално разсъждение в Swift
Локално разсъждение в Swift
Swift е невероятно изразителен и мощен език за програмиране. Ще проучим някои от езиковите функции на Swift, които могат да направят вашия код по-лесен за четене...
10 умопомрачителни C# хакове
Здравейте! Като страстен разработчик на C#, аз винаги съм търсил начини да подобря уменията си за кодиране. Вълнувам се да споделя с вас някои умопомрачителни хакове и прозрения, които ми..
Electron с база данни Sqlite3
Electron е рамка за изграждане на междуплатформени настолни приложения с HTML, CSS JavaScript. Electron е написан на C++, Javascript, Objective C, Python и т.н. Днес Electron е супер готин и..
Системи за препоръчване в машинното обучение
Какво представляват двигателите за препоръки?
Това е най-мощното и полезно приложение на технологията за машинно обучение в бизнеса. Тези дни. Днес всеки голям гигант като Google, Amazon,..
Топ 5 Python IDE / текстови редактори
Какви IDE на Python трябва да гледам?
1. Pycharm
Традиционният пълноценен редактор за Python от JetBrains.
PyCharm предоставя широк набор от основни инструменти, тясно интегрирани за..