Публикации по теме 'deep-learning'


Что такое прогрессивные нейронные сети?
Исследование DeepMind для имитации прогрессивной природы человеческого обучения. «СКАЖИ МНЕ, И Я ЗАБЫЛ. НАУЧИТЕ МЕНЯ, И Я ПОМНЮ. ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ ко мне, и я учусь ». –БЕНДЖАМИН ФРАНКЛИН Недавно я начал новый информационный бюллетень, посвященный образованию в области искусственного интеллекта. TheSequence - это информационный бюллетень, ориентированный на искусственный интеллект (то есть без рекламы, без новостей и т. Д.), На чтение которого уходит 5 минут. Цель состоит в..
Симметричное гетерогенное трансферное обучение
Трансферное обучение - это исследовательская проблема в машинном обучении, которая фокусируется на хранении знаний, полученных при решении одной проблемы, и применении их к другой, но связанной проблеме. Его также можно применять при решении той же проблемы с использованием разных, но так или иначе связанных доменов. Давайте рассмотрим исходный и целевой домены, которые различаются представлениями пространств признаков. Мы хотели бы как-то объединить пространство, используя функциональные..
Что такое регрессия случайного леса?
sklearn.ensemble.RandomForestRegressor Прежде чем мы углубимся в регрессию случайного леса , мы сначала проанализируем, что такое дерево решений? и как работает алгоритм? Предварительное условие: Что такое регрессия дерева решений? Случайная лесная регрессия — это нелинейная модель машинного обучения. Точно так же, как регрессия дерева решений помогает нам делать прогнозы для определенного разделения, но в регрессии дерева решений только одно дерево помогает делать прогноз...
Введение в ИИ
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ Введение в ИИ Краткое введение для начала изучения методов искусственного интеллекта Машинное обучение, глубокое обучение, ... Когда вы пытаетесь начать изучать ИИ, возникает множество терминов, концепций и методов. Может быть сложно понять, с чего начать. Сегодня я помогу вам с этим кратким введением. ИИ, глубокое обучение и машинное обучение — не синонимы… Люди часто думают, что это одно и то же. Между ними есть какая-то связь, но нет синонимов...
Классификация изображений с Tensorflow
Изображения кошек и собак с Kaggle В настоящее время я прохожу специализацию Эндрю Нг по глубокому обучению на Coursera. Эта специализация состоит из 5 курсов, из которых я только что закончил 4-й: Сверточные нейронные сети . Поскольку глубокое обучение сосредоточено на инженерных приложениях, было бы полезно, если бы я сам смог засучить рукава и попрактиковаться. Поэтому я иду на kaggle.com , чтобы загрузить набор данных изображения, чтобы я мог начать работать над приложением для..
# Paperoftheweek 41 - полностью оптическое машинное обучение с использованием глубоких дифракционных нейронных сетей.
Создавая и настраивая физические пропускающие и отражающие слои, авторы могут представить искусственный нейрон, который связан с другими нейронами последующих слоев посредством оптической дифракции. «… Можно рассматривать коэффициент передачи / отражения каждого нейрона как множитель« смещения », который представляет собой обучаемый сетевой параметр, который итеративно корректируется в процессе обучения…». После завершения обучения они физически создают эти слои и выполняют конкретную..
Система мониторинга трафика в реальном времени с использованием Python
В связи с ростом населения увеличилось количество транспортных средств на дорогах. Также на дороге наблюдается ажиотаж, особенно в пробках при пересечении светофоров. На светофорах всегда высока вероятность аварии из-за нарушения правил дорожного движения водителями и пешеходами. Поэтому для обеспечения безопасности на дороге важно хорошо ею управлять и постоянно следить за ней. В случае любого несчастного случая должны быть приняты немедленные меры для спасения драгоценных жизней...