Publikációk a témában 'neural-networks'
Neurális hálózatok —Alapvető bevezető
Warren S. McCulloch és Walter Pitts (1943) lefektették a neurális hálózatok alapjait. Bevezettek egy matematikai modellt, amely elméletileg úgy működik, mint egy neuron. Ez a perceptron egy vagy több bemenetből, egy processzorból és egy kimenetből áll.
Később, 1957-ben Rosenblatt előállt az első általunk ismert tanítható neurális hálózattal. Az alábbiakban egy háromrétegű neurális hálózat példája látható.
Szerkezet
A mesterséges neurális hálózat összetett gépi tanulási..
Neurális szöveggenerálás 1 millió belga ingatlanokiratból
Hogyan képeztünk ki egy nagyszabású kulcsszó-szöveg modellt ingatlanokiratok holland nyelvű összeállításához
Az alapötlet
A mesterséges neurális hálózatokkal történő szöveggenerálás vagy a neurális szöveggenerálás nagyon népszerűvé vált az elmúlt néhány évben. A nagyszabású transzformátornyelvi modellek, mint például az OpenAI’s GPT-2/3 lehetővé tették nagyon meggyőző szöveg létrehozását, amely úgy néz ki, mintha ember írta volna. (Ha még nem próbáltad ki magad, erősen ajánlom,..
Epicasting csomag R: Járvány-előrejelzés egyszerűen
Bevezetés
A globális egészségügyi válságokkal és a fertőző betegségek állandóan jelenlévő fenyegetésével szemben a pontos járvány-előrejelzési (gyakran epicasting-nak nevezett) modellek felbecsülhetetlen értékű eszközzé váltak a közegészségügyi tisztviselők, a döntéshozók és a közösségek számára világszerte. A megbízható előrejelzések iránti növekvő igény kielégítése érdekében az előrejelzési irodalom jelentősen fejlődött az elmúlt években. A hagyományos előrejelzési modellek gyakran..
Neurális hálózat a szentimentális elemzéshez [-2. rész: Neurális_hálózati architektúra (részletesen) és…
[Szia! Üdvözöljük újra! Ha nem hivatkozott az „ 1. rész [Feature Extration] (csak, 7 perces olvasmány), akkor azt tanácsolom, hogy olvassa el a 2. rész áthaladása előtt. jobban megértheti a témaötletet és az adat-előfeldolgozási lépést.]
Használja a „Google Colab Jegyzetfüzetemet” az interaktív tanuláshoz!
Minden szakaszban először elmagyarázom az „alkalmazott alapvet/hipotézist”, majd a vonatkozó „kódlogikával rendelkező kódokat” és az „eredménykimeneteket” az..
ResNet50
A ResNet-50 egy 50 réteg mélységű konvolúciós neurális hálózat. A ResNet, a Residual Networks rövidítése egy klasszikus neurális hálózat, amelyet számos számítógépes látási feladat gerinceként használnak. A ResNet alapvető áttörése az volt, hogy rendkívül mély, több mint 150 rétegű neurális hálózatokat tanítottunk. Ez egy innovatív neurális hálózat, amelyet először Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren és Jian Sun mutatott be 2015-ös számítógépes látással kapcsolatos kutatási..
Mély neurális hálózat használata a Flappy Bird játékhoz erősítő tanulással
Bevezetés a megerősítő tanulásba
A megerősített tanulás különbözik a klasszikus gépi tanulási módszerektől, például a felügyelt és a nem felügyelt tanulástól. A felügyelt tanulási algoritmus betanítási adatokat vár, amelyek tartalmazzák a bemeneteket és a hozzájuk tartozó kimeneteket. Algoritmusokat alkalmaznak a bemenetek és a kimenetek közötti leképezés létrehozására, így ha egy korábban nem látott bemenetet adnak, az a legjobb tudása szerint megjósolja a helyes kimenetet.
A..
Jelfeldolgozás gépi tanulással (Human Activity Recognition) I. rész (EDA).
Szia! Ezt a blogot azért írom, hogy megosszam tapasztalataimat egy jelfeldolgozási probléma megoldásában az érzékelők időbeli adatai és a gépi tanulás segítségével. Lehet, hogy látott vagy használt már egy fitneszszalagot, a fitneszszalag érzékelői segítségével, amelyek elsősorban gyorsulásmérő és giroszkóp, nyomon követik tevékenységét. A gyorsulásmérő és a giroszkóp általában háromtengelyű, és tevékenységként értelmezhető jelet generál.
Ugyanezt a problémát próbáljuk megoldani...
Új anyagok
A rádiógomb ellenőrzött eseményének használata a jQueryben
Ebben a cikkben látni fogjuk, hogyan kell dolgozni a jquery választógombbal ellenőrzött eseményeivel. A választógombok HTML gombok, amelyek segítenek kiválasztani egyetlen értéket egy csoportból...
Körkörös függőségek megoldása terraformban adatforrásokkal – lépésről lépésre
Mi az a körkörös függőségek
Dolgozzunk egy egyszerű eseten, amikor az SQS-sor és az S3-vödör közötti körkörös függőség problémája van egy egymástól függő címkeérték miatt.
provider..
Miért érdemes elkezdeni a kódolást 2023-ban?
01100011 01101111 01100100 01100101 — beep boop beep boop
Világunk folyamatosan fejlődik a technológia körül, és naponta fejlesztenek új technológiákat a valós problémák megoldására. Amint..
🎙 Random Noise #2 – Örökbefogadás és hit
az analitika íratlan világának gondozása
Szeretné, hogy ezek a frissítések a postaládájába kerüljenek? Iratkozzon fel itt .
"Ha önvezető autókat gyártanak, akkor mi miért ne..
A legrosszabb politika és prediktív modellek májátültetésre jelöltek számára az Egyesült Államokban
A máj (vagy óangolul lifer) az emberi test legnehezebb belső szervére utal, amely csendesen működik a nap 24 órájában.
Mit csinál a máj? 500 feladatot hajt végre a szervezet egészségének..
5 webhely, amely 2022-ben fejleszti front-end fejlesztői készségeit
Frontendmentor.io
A tényleges projektek létrehozásával a Frontendmentor.io segítséget nyújt a front-end kódolási képességeinek fejlesztésében. A kódolást azután kezdheti meg, hogy..
Mikor kell használni a Type-t az interfészhez képest a TypeScriptben?
A TypeScript a JavaScript gépelt szuperkészlete, amely statikus gépelést ad a nyelvhez. Ez megkönnyíti a robusztus és karbantartható kód írását azáltal, hogy a hibákat a fordítási időben..