Публикации по тегам neural-networks

Публикации по теме 'neural-networks'

История нейронных сетей — Часть 02

История нейронных сетей. Часть 02 В этой статье я продолжу предыдущую статью История нейронных сетей. Часть 01 . Затем поговорим об истории нейронных сетей с 1980-х годов по настоящее время. В 1982 году появился новый интерес к этой области. Джон Хопфилд из Калифорнийского технологического института доставил письмо в Национальную академию наук. Его методология была сосредоточена на создании более эффективных машин с использованием двунаправленных связей. Раньше нейронные..

Разгадка шаблона проектирования физико-информированных нейронных сетей: серия 01

Оптимизация распределения остаточных точек для повышения эффективности и точности обучения PINN В последние годы физико-информированные нейронные сети (PINN) стали замечательным подходом, который сочетает в себе мощь нейронных сетей с пониманием фундаментальных физических законов. Погрузившись в эту область, я часто чувствую себя ошеломленным огромным количеством исследовательских работ и различных методов, которые они предлагают. Навигация по этому морю информации стала сложной..

Изучение данных Graph с помощью Keras и Tensorflow

Мотивация: Существует множество данных, которые могут быть представлены в виде графика в реальных приложениях, таких как сети цитирования, социальные сети (граф последователей, сеть друзей,…), биологические сети или телекоммуникации. Использование функций извлечения Graph может повысить производительность прогнозных моделей, полагаясь на информационный поток между соседними узлами. Однако представление данных графа непросто, особенно если мы не намерены реализовывать функции,..

BOOTSTRAPPING ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА РЕКОМЕНДАЦИЙ

Во многих различных веб-сервисах машинное обучение используется для рекомендательных систем, которые помогают пользователям справляться с информационной перегрузкой: слишком много фильмов, песен и книг, которые пользователи могут просматривать. Без таких инструментов некоторые сервисы быстро отстают и теряют клиентов. Путешествие немного отличается, поскольку в мире нет миллионов городов, но найти новые интересные места для путешествий по-прежнему непросто. Несколько лет назад..

Почему нейронные сети не будут работать, если веса инициализированы равными 0 и работают в линейной модели/регрессии?

Инициализация весов — одна из самых важных частей нейронных сетей . Наиболее широко используемый подход заключается в установке весов для некоторых небольших случайных чисел. Но в этой статье мы обсудим следующее: Почему это работает в линейной модели/регрессии , когда веса инициализированы равными 0? Почему это не работает в нейронных сетях , когда веса инициализированы равными 0? Q1-) Почему это работает в линейной модели/регрессии , когда веса инициализированы равными 0?..

Активация сигмовидной кишки и бинарная кросцентропия - не идеальное совпадение?

Расследование проблем числовой неточности В нейронных сетях, которым задаются бинарная классификация , сигмоидная активация в последнем (выходном) слое и бинарная кроссэнтропия (BCE) в качестве функции потерь, являются стандартными. транспортные расходы. Тем не менее, иногда можно встретить утверждения, что эта конкретная комбинация активации последнего слоя и потери может привести к неточности числовых значений или даже нестабильности . Я хотел убедиться, что у меня есть..