Publikime mbi temën 'neural-networks'
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..
Një përmbledhje e algoritmeve të zbritjes së gradientit
Zbritja e gradientit është një algoritëm optimizimi i cili përdoret për të gjetur parametrat optimalë për një model të mësimit të makinës. Funksionon me idenë kryesore që ne duhet të ulim funksionin e kostos duke ndryshuar parametrat në një mënyrë të caktuar.
Kuptimi i zbritjes së gradientit me analogjinë e ngjitjes malore:
Le të konsiderojmë se jemi në një mal dhe objektivi ynë është të shkojmë në aeroplan në tatëpjetë. Një qasje e drejtë përpara do të ishte zbritja e tatëpjetë në..
Rrjetet nervore: Hyrje, Arkitektura dhe Puna
Në Të mësuarit e thellë dhe Mësimi me makinë , ne u mundësojmë makinave të mësojnë nga të dhënat, të kuptojnë modelin e tyre dhe të ofrojnë rezultate. Në vitet 1950-1960, studiuesit donin që makinat të mësonin në mënyrën se si njerëzit mësonin. Njerëzit mësojnë duke përdorur trurin i cili përbëhet nga blloqe ndërtimi të quajtur neurone. Kjo lindi rrjetet nervore. Rrjetet nervore imitojnë sjelljen biologjike të trurit të njeriut. Rrjeti i parë Neural (NN) ishte Perceptron dhe..
Si të trajnoni QGAN-in tuaj
Si të trajnoni QGAN-in tuaj
Mësimi i makinerisë kuantike me PennyLane
Nga Nathan Killoran, Josh Izaac dhe Christian Gogolin
Mësimi i makinerisë shpesh paraqitet si një nga "aplikacionet vrasëse" të kompjuterëve kuantikë. Ndryshe nga kompjuterët dixhitalë konvencionalë, të cilët përdorin bite klasike, kompjuterët kuantikë manipulojnë sistemet fizike në nivelin e tyre më themelor, duke hapur një strukturë shumë më të pasur për llogaritje. Kompjuterët kuantikë përpunojnë në..
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,..