Про нейронные сети, как один из инструментов решения трудноформализуемых задач уже было сказано достаточно много. И здесь, на хабре, было показано, как эти сети применять для распознавания изображений, применительно к задаче взлома капчи. Однако, типов нейросетей существует довольно много. И так ли хороша классическая полносвязная нейронная...
То, о чем я попытаюсь сейчас рассказать, выглядит как настоящая магия. Если вы что-то знали о нейронных сетях до этого — забудьте это и не вспоминайте, как страшный сон. Если вы не знали ничего — вам же легче, полпути уже пройдено. Если вы на «ты» с байесовской статистикой, читали вот эту и вот эту статьи из Deepmind — не обращайте внимания на...
거래는 일반적으로 이러한 방식으로 평가하기 어렵습니다. 거래 기간이 있고 손절매 수준이 다른 모든 것에 어떻게든 추가되어야 하고 주기적으로 스스로 재교육해야 하기 때문입니다. 일반적으로, 경비원 :)
네, 오랜만에 봤습니다. 그 자체로는 아무것도 아니지만 흐림 자체는 차량을 만드는 데 적합하지 않습니다.
신호를 팔 수 있습니다 :)) 모델이 멋진 경우 API 액세스
좌석. MO에 관한 논문을 PDF로 읽었습니다. 인용문:
움찔할 필요도 없고, 국회가 최선의 선택인 것 같다.
좌석. MO에 관한 논문을 PDF로 읽었습니다. 인용문:
움찔할 필요도 없고, 국회가 최선의 선택인 것 같다.
그리고 나는 Khaikin을 읽고 동시에 보았다.
분위기 있는 영화.. 결국 승자는? 단백질 생명 또는 인공, 또는 그 사이에 무언가가 만들어질 것입니까? :)
그건 그렇고, 그들은 확률적 NN이 현재 유행하고 있다고 일부 출처에서 씁니다. 친구가 귓속말로 .. 하지만 능숙해서 케이블 콘테스트에 참가한다
그리고 나는 Khaikin을 읽고 동시에 보았다.
분위기 있는 영화 .. 결국 승자는? 단백질 생명 또는 인공, 또는 그 사이에 무언가가 만들어질 것입니까? :)
그건 그렇고, 그들은 확률적 NN이 현재 유행하고 있다고 일부 출처에서 씁니다. 친구가 귓속말로 .. 하지만 능숙해서 케이블 콘테스트에 참가한다
어제 나는 convolutional NN을 찾았습니다. 일반적으로 이미지 인식에 사용됩니다. 당연히 모든 유틸리티(훈련 등)가 있습니다. Python에서 사용하도록 제작되었습니다.
재발하는 것 등이 있지만 이것은 아직별로 흥미롭지 않습니다.
왜냐하면 컨볼루션 네트워크가 완전히 연결되어 있지 않기 때문에 성능 손실 없이 뉴런 수를 크게 늘릴 수 있습니다. 그러나 우리는 여전히 세부 사항을 이해해야 합니다. 아직 자세히 살펴보지는 않았습니다.
인기있는 설명 - https://geektimes.ru/post/74326/어제 나는 convolutional NN을 찾았습니다. 일반적으로 이미지 인식에 사용됩니다. 당연히 모든 유틸리티(훈련 등)가 있습니다. Python에서 사용하도록 제작되었습니다.
재발하는 등이 있지만 이것은 아직별로 흥미롭지 않습니다.
왜냐하면 컨볼루션 네트워크가 완전히 연결되어 있지 않기 때문에 성능 손실 없이 뉴런 수를 크게 늘릴 수 있습니다. 그러나 우리는 여전히 세부 사항을 이해해야 합니다. 아직 자세히 살펴보지는 않았습니다.
인기있는 설명 - https://geektimes.ru/post/74326/글쎄, 이것은 아웃백이며 주로 이미지와 광고를위한 것입니다. 비전 및 사용. 작동하려면 많은 예제와 레이어가 필요합니다. 아키텍처 자체가 시각 시스템을 복제합니다.
파이썬에서 PNN의 유사체를 더 잘 볼 수 있습니다. 시간을 예측하는 데 더 의미가 있는 것 같습니다. 열
https://habrahabr.ru/post/276355/
글쎄, 이것은 아웃백이며 주로 이미지와 광고를위한 것입니다. 비전 및 사용. 작동하려면 많은 예제와 레이어가 필요합니다. 아키텍처 자체가 시각 시스템을 복제합니다.
파이썬에서 PNN의 유사체를 더 잘 볼 수 있습니다. 시간을 예측하는 데 더 의미가 있는 것 같습니다. 열
https://habrahabr.ru/post/276355/
다시 한 번 - 나는 아무 것도 예측하지 않습니다. 분류만 있습니다.
저는 오랫동안 완전히 메쉬되지 않은 네트워크를 찾고 있었습니다. MLP는 모든 사람에게 좋지만 모든 입력은 한 번에 각 뉴런으로 이동합니다. 그리고 정확히, 시프트가 있는 5-6개의 입력만 뉴런으로 이동해야 하며 이것이 컨볼루션 신경망입니다.
여기에는 복잡한 것이 없고 100~150개의 뉴런만 필요하므로 구조가 간단하고 성능은 뉴런에 대한 입력 수가 적기 때문에 60개의 뉴런이 있는 MLP와 같습니다.
다시 한 번 - 나는 아무 것도 예측하지 않습니다. 분류만 있습니다.
나는 오랫동안 완전히 메쉬되지 않은 네트워크를 찾고 있었습니다. MLP는 모든 사람에게 좋지만 모든 입력은 한 번에 각 뉴런으로 이동합니다. 그리고 정확히, 시프트가 있는 5-6개의 입력만 뉴런으로 이동해야 하며 이것이 컨볼루션 신경망입니다.
여기에는 복잡한 것이 없고 100~150개의 뉴런만 필요하므로 구조가 간단하고 성능은 뉴런에 대한 입력 수가 적기 때문에 60개의 뉴런이 있는 MLP와 같습니다.
따라서 분류기가 있지만 완전히 연결되지 않은 분류기를 찾는 것을 방해하는 것은 무엇입니까? 예를 들어 이 계획이 마음에 듭니다.
바로 지금, 전체 책이 스크린샷으로 분산됩니다 :)
다시 한 번 - 나는 아무 것도 예측하지 않습니다. 분류만 있습니다.
저는 오랫동안 완전히 메쉬되지 않은 네트워크를 찾고 있었습니다. MLP는 모든 사람에게 좋지만 모든 입력은 한 번에 각 뉴런으로 이동합니다. 그리고 정확히, 시프트가 있는 5-6개의 입력만 뉴런으로 이동해야 하며 이것이 컨볼루션 신경망입니다.
여기에는 복잡한 것이 없고 100~150개의 뉴런만 필요하므로 구조가 간단하고 성능은 뉴런에 대한 입력 수가 적기 때문에 60개의 뉴런이 있는 MLP와 같습니다.
컨볼루션 레이어를 사용하는 아이디어는 오랫동안 저에게 불길했습니다. 제 생각에는 좋은 결과를 줄 수 있습니다.
그러나 다층 퍼셉트론을 버리지 마십시오. 컨볼루션 네트워크 는 그 자체로 아무 것도 배우지 않고 입력 정보의 특정 압축 이미지만 제공합니다.
따라서 분류기가 있지만 완전히 연결되지 않은 분류기를 찾는 것을 방해하는 것은 무엇입니까?