Programim dhe zhvillim, javascript, python, php, html

Publikime mbi temën 'deep-learning'


5 Rrjetet Neurale kryesore që duhet të dini
Të mësuarit e thellë është nënfusha e Mësimit të Makinerisë dhe për të krijuar modelin e të mësuarit të thellë, ne përdorim tre lloje shtresash. Njëra është shtresa hyrëse, e dyta është shtresa dalëse dhe e treta është shtresa e fshehur . Në shtresën e fshehur, ne krijuam Trurin të modelit tonë të të mësuarit të thellë, i cili përbëhet nga shumë rrjete nervore. Pra, pyetja që lind në mendjen tuaj është se çfarë janë saktësisht rrjetet nervore, si funksionon dhe pse është kaq e..
Të mësuarit e thellë kundër të mësuarit të cekët
Në mësimin e makinerive, modelet zakonisht kategorizohen në dy lloje kryesore bazuar në thellësinë e tyre: të cekëta dhe të thella . Thellësia i referohet numrit të shtresave në një rrjet nervor ose kompleksitetit të arkitekturës së modelit. Le të zbërthejmë kushtet: Mësimi i cekët: Mësimi i cekët, i njohur gjithashtu si mësimi i cekët i makinerive, i referohet përdorimit të modeleve relativisht të thjeshta me një numër të vogël shtresash ose fazash përpunimi. Këto modele..
RFA e Google Deepmind: Përafrimi i Mekanizmit të Vëmendjes Softmax në transformatorë
"MENDIMET DHE TEORIA" RFA e Google: Përafrimi i Mekanizmit të Vëmendjes Softmax në transformatorë Çfarë është mekanizmi i vëmendjes dhe pse RFA është më i mirë se Softmax? Google ka lëshuar kohët e fundit një qasje të re - Vëmendje e rastësishme për veçoritë - për të zëvendësuar mekanizmat e vëmendjes softmax në transformatorë për të arritur performancë të ngjashme ose më të mirë me përmirësim të ndjeshëm në kompleksitetin e kohës dhe hapësirës. Në këtë blog, ne do të shqyrtojmë..
Algoritmet e kërkimit në inteligjencën artificiale
Algoritmet e kërkimit në inteligjencën artificiale Mund të ketë një ose shumë zgjidhje për një problem të caktuar, në varësi të skenarit, pasi mund të ketë shumë mënyra për ta zgjidhur atë problem. Mendoni se si i qaseni një problemi. Le të themi se duhet të bëni diçka të drejtpërdrejtë, si një shumëzim matematikor. Është e qartë se ka një zgjidhje të saktë, por shumë algoritme për t'u shumëzuar, në varësi të madhësisë së hyrjes. Tani, merrni një problem më të ndërlikuar, si për..
Nëntema të nxehta në kërkimin e AI
Nëse po lexoni këtë artikull, tashmë jeni të rrethuar nga teknologjia e fuqizuar nga AI më shumë sesa mund ta imagjinoni. Nga faqja e internetit që keni përpara deri tek leximi i skanimeve CT, aplikacionet e AI janë të pashmangshme. Në përgjithësi, kur njerëzit dëgjojnë për AI, ata shpesh e barazojnë atë me Mësimin e Makinerisë dhe Mësimin e Thellë, por ato janë vetëm dy nga nëntemat e shumta në kërkimin e AI. Këto dy janë ndoshta temat më efektive në botën e sotme të AI, por ka shumë..
Si e shohin botën makinat robotike?
Në kursin e vetë-drejtimit të nanodegradit të Udacity më duhej të zgjidhja një problem vërtet emocionues: të mësoja një makinë të drejtonte vetë, duke mos përdorur asgjë tjetër përveç imazheve të kameras hyrëse (deri më tani vetëm nga një botë e simuluar). Kishte një kërkesë tjetër: mund të përdor vetëm teknika të të mësuarit të thellë, kështu që nuk mund t'i tregoj asgjë makinës sime në mënyrë eksplicite për botën. Megjithatë, këtu është rezultati - unë jam mjaft krenar për të ;)..
Përdorimi i fuqisë së inteligjencës artificiale me Arduino: Zgjerimi i kufijve të DIY…
Përdorimi i fuqisë së inteligjencës artificiale me Arduino: Zgjerimi i kufijve të projekteve DIY Inteligjenca artificiale (AI) ka revolucionarizuar industri të shumta, duke filluar nga kujdesi shëndetësor te financat dhe transporti. Me aftësinë e saj për të përpunuar sasi të mëdha të dhënash dhe për të marrë vendime inteligjente, AI është bërë një mjet i paçmuar në zgjidhjen e problemeve komplekse. Megjithatë, AI nuk kufizohet në aplikacionet e nivelit të lartë; ai gjithashtu mund të..
Materiale të reja
Masterclass Coroutines: Kapitulli-3: Anulimi i korutinave dhe trajtimi i përjashtimeve.
Mirë se vini në udhëzuesin gjithëpërfshirës mbi Kotlin Coroutines! Në këtë seri artikujsh, unë do t'ju çoj në një udhëtim magjepsës, duke filluar nga bazat dhe gradualisht duke u thelluar në..
Faketojeni derisa ta arrini me të dhënat false
A e gjeni ndonjëherë veten duke ndërtuar një aplikacion të ri dhe keni nevojë për të dhëna testimi që duken dhe duken më realiste ose një grup i madh të dhënash për performancën e ngarkesës...
Si të përdorni kërkesën API në Python
Kërkesë API në GitHub për të marrë depot e përdoruesve duke përdorur Python. Në këtë artikull, unë shpjegoj procesin hap pas hapi për të trajtuar një kërkesë API për të marrë të dhëna nga..
Një udhëzues hap pas hapi për të zotëruar React
Në këtë artikull, do të mësoni se si të krijoni aplikacionin React, do të mësoni se si funksionon React dhe konceptet thelbësore që duhet të dini për të ndërtuar aplikacione React. Learning..
AI dhe Psikologjia — Pjesa 2
Në pjesën 2 të serisë sonë të AI dhe Psikologji ne diskutojmë se si makineritë mbledhin dhe përpunojnë të dhëna për të mësuar emocione dhe ndjenja të ndryshme në mendjen e njeriut, duke ndihmuar..
Esencialet e punës ditore të kodit tim VS
Shtesat e mia të preferuara - Git Graph 💹 Kjo shtesë është vërtet e mahnitshme, e përdor përpara se të filloj të punoj për të kontrolluar dy herë ndryshimet dhe degët më të fundit, mund të..
Pse Python? Zbulimi i fuqisë së gjithanshme të një gjiganti programues
Në peizazhin gjithnjë në zhvillim të gjuhëve të programimit, Python është shfaqur si një forcë dominuese. Rritja e tij meteorike nuk është rastësi. Joshja e Python qëndron në thjeshtësinë,..