Публикации по теме 'neural-networks'
Предиктивное моделирование и прогнозирование с помощью SwiftUI
Узнайте, как использовать SwiftUI для прогнозного моделирования и прогнозирования
Прогнозное моделирование и прогнозирование являются важнейшими компонентами принятия решений в различных отраслях, таких как финансы, маркетинг и здравоохранение. С появлением машинного обучения и искусственного интеллекта теперь можно делать точные прогнозы о будущем…
Обучение нейронных сетей для Leela Zero с помощью PyTorch и PyTorch Lightning
Простой обучающий конвейер для Leela Zero, реализованный с помощью PyTorch, PyTorch Lightning и Hydra.
Недавно я искал способы ускорить свои исследования и управлять своими экспериментами, особенно в отношении написания обучающих конвейеров и управления конфигурациями экспериментов, и я обнаружил эти два новых проекта под названием PyTorch Lightning и Hydra . PyTorch Lightning помогает быстро писать обучающие конвейеры, а Hydra помогает аккуратно управлять конфигурациями.
Чтобы..
Планировщики LR для NN
Подумайте об этом, у вас завтра экзамен, и вы знаете, что будет один вопрос, который обязательно появится, поэтому вы его выучите. до такой степени, что вы переучиваете его.
сказать,
2 + 3 = 5
для 1209 + 238 вы отвечаете «5»
для 12380 + 237102 и вы все еще отвечаете 5
классификация или прогнозирование одного и того же экземпляра данных снова и снова является доказательством того, что модель слишком много обучалась.
Это называется чрезмерной подгонкой .
Вы видите, что..
Рекуррентные нейронные сети (RNN) в генерации текста
Введение
Рекуррентная нейронная сеть — это класс искусственных нейронных сетей (ИНС), в которых соединения между узлами образуют направленный или неориентированный граф вдоль временной последовательности. Как правило, сеть применяется к входному сигналу, для которого вход кодируется до добавления в сеть, которая затем применяется к выходному сигналу. Это имеет следующие основные преимущества: сеть сконфигурирована для работы на высокой скорости (накладные или низкоскоростные), сеть не..
Обучение и оценка моделей глубокого обучения (3/6)
Предыдущий ‹‹ Обучение и оценка моделей глубокого обучения (2/6)
Хотя модели глубокого обучения можно использовать для любого вида машинного обучения, они особенно полезны для работы с данными, состоящими из больших массивов числовых значений, например изображений . Модели машинного обучения, работающие с изображениями, лежат в основе области искусственного интеллекта под названием компьютерное зрение , а методы глубокого обучения способствовали удивительным достижениям в этой..
САМОУПРАВЛЯЕМЫЕ АВТОМОБИЛИ: ТЕХНОЛОГИИ И ПРЕПЯТСТВИЯ
При успешном развитии беспилотный автомобиль может стать самым важным прорывом в ближайшие десятилетия. По мере того, как города начинают уступать дорогу автономным транспортным средствам , начинается гонка по оттачиванию технологий и инфраструктуры, которые будут иметь первостепенное значение для безопасной и интеллектуальной новой эры транспорта.
Лекс Фридман — научный сотрудник Массачусетского технологического института, где он работает над компьютерным зрением и подходами к..
Оптимизаторы мчатся к минимумам
Пошаговая реализация с анимацией для лучшего понимания
Вернуться к предыдущему сообщению
Вернуться к первому сообщению
2.10 Оптимизаторы стремятся к минимуму
Это будет последний пост в Главе 2 — Оптимизаторы.
Скачать Jupyter Notebook можно здесь .
Примечание — Рекомендуем ознакомиться с предыдущими постами, в которых мы говорили о SGD , SGD с Momentum , SGD с нестеровским ускорением , Adagrad , RMSprop , Adadelta , Adam , Амсград и Адамакс .
Здесь мы..
