Статьи по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Замораживание слоев вашей модели глубокого обучения — правильный способ сделать это

Пример оптимизатора ADAM в PyTorch Введение Часто полезно заморозить некоторые параметры, например, когда вы настраиваете свою модель и хотите заморозить некоторые слои в зависимости от примера, который вы обрабатываете, как показано на рисунке. Как мы видим, в первом примере мы замораживаем первые два слоя и обновляем параметры последних двух, а во втором примере мы замораживаем второй и четвертый слои и настраиваем остальные. Будет много других случаев, когда этот метод будет..

Почему сверточные нейронные сети лучше сетей прямого распространения?

Введение в Alexnet и ZFNet Глубокое обучение - очень интересная тема в современном мире. Он обладает такой способностью предсказывать вещи с помощью небольших сложных, но интересных алгоритмов. Пока я все еще изучаю эту тему, я был очень увлечен свёрточными нейронными сетями. После того, как я погрузился в нейронные сети с прямой связью, у меня в голове возник вопрос: почему мы собираемся переходить на CNN, если эти сети с прямой связью настолько интересны, и они способны выполнять..

7 направлений в области искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) — это обширная и разнообразная область, которая включает в себя различные подполя и отрасли. Вот семь основных направлений ИИ: Машинное обучение . Машинное обучение (МО) — это подмножество ИИ, основное внимание в котором уделяется созданию алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерам повышать свою производительность при выполнении конкретной задачи за счет обучения на основе данных. Алгоритмы машинного обучения можно в целом..

Работа со значениями неоднозначности Word Sense, часть 1 (искусственный интеллект)

Неоднозначность встречается с неопределенностью: исследование оценки неопределенности для устранения неоднозначности смысла слова (arXiv) Автор: Чжу Лю , Ин Лю . Аннотация: Устранение неоднозначности смысла слов (WSD), целью которого является определение подходящего смысла для целевого слова с учетом его контекста, имеет решающее значение для понимания естественного языка. Существующие контролируемые методы рассматривают WSD как задачу классификации и достигли замечательных..

Как глубокое обучение может сделать вас следующим волком на Уолл-стрит

Вы можете прочитать эту статью и совершенно не понять, о чем я говорю… Глубокое обучение? … Волк на Уолл-Стрит? … Что общего между этими вещами? другой? Что ж, давайте сначала вернемся назад и поймем, что вообще означают некоторые из этих понятий. Глубокое обучение относится к области искусственного интеллекта (ИИ), которая представляет собой моделирование процессов человеческого интеллекта машинами. По сути, мы пытаемся заставить машины вести себя как люди. Да, да, конечно, вы должны..

Мой опыт сдачи экзамена на сертификат разработчика TensorFlow: 2021 г.

Вчера вечером я впервые сдал пятичасовой экзамен на сертификат разработчика Google TensorFlow и сдал его! С тех пор, как вчера вечером я получил электронное письмо с поздравлениями от команды TensorFlow Certificate, чувство сильного восторга началось и до сих пор не покидает меня. Я зарегистрировался в TensorFlow Certificate Network сразу после сдачи экзамена и заметил, что во всех Соединенных Штатах было всего 416 других сдавших экзамен! Учитывая, как свирепо компании ищут экспертов..

Обработка различных типов данных в машинном обучении

Машинное обучение добилось большого успеха в самых разных областях. Чтобы понять различные алгоритмы машинного обучения, становится важным понимать различные типы данных и то, как они предварительно обрабатываются перед обучением на них моделей. Чтобы понять, какие типы данных используются в машинном обучении, прочитайте этот блог . В этом блоге мы рассмотрим методы, используемые для преобразования различных типов данных в числовое представление. Структурированные данные Этот..