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
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..