Публикации по теме 'deep-learning'
Ваши потери при проверке ниже, чем потери при обучении? Вот почему!
Тот факт, что ваша модель учится на тренировочном наборе, не означает, что ее производительность на нем будет лучше.
Иногда исследователи данных сталкиваются со случаями, когда их потери при валидации ниже, чем потери при обучении. Это странное наблюдение , потому что модель учится на тренировочном наборе, поэтому она должна лучше предсказывать тренировочный набор, но мы наблюдаем более высокие потери при обучении. Есть несколько причин, по которым это может произойти, и я расскажу о..
Полное руководство по настройке моделей машинного обучения в R
Это проще, чем вы думаете
В этой статье описывается, как можно обучать и делать прогнозы с помощью различных моделей машинного обучения в R . R - мощный язык программирования, ориентированный в основном на статистические исследования, хотя у него более широкий спектр приложений. Мы раскроем синтаксическую реализацию , а также опишем обычные параметры подгонки и гиперпараметры для каждой модели, а также как использовать перекрестные проверка и, в конечном итоге, как делать..
Функция потерь и ее типы в нейронной сети
В этой статье мы узнаем:
Что такое функция потерь?
Функции регрессионных потерь
Функции классификации потерь
Давайте начнем
Что такое функция потерь?
Всякий раз, когда мы передаем данные в нейронную сеть, она должна дать мне некоторый результат, а затем мы сравниваем этот вывод с нашим фактическим значением. Если мы получаем некоторые потери по отношению к нашему фактическому значению, мы должны уменьшить его. Так что в основном
Функция потерь отображает решение с..
Функции активации, используемые в глубоком обучении, дифференцируемы они или нет?
от Доминик Уэйт
Введение
В недавней презентации , которую я сделал по алгоритму обратного распространения для оптимизации нейронной сети, возник вопрос дифференцируемости в отношении определенных функций активации. Алгоритм обратного распространения требует, чтобы все задействованные функции были дифференцируемыми, однако некоторые из наиболее популярных используемых функций активации (например, ReLU) фактически не дифференцируемы в определенных точках в пределах входного диапазона..
Прогресс в сверточных нейронных сетях, часть 1 (Машинное обучение, 2023 г.)
SA-CNN: Приложение к проблемам категоризации текста с использованием смоделированной оптимизации сверточной нейронной сети на основе отжига (arXiv)
Автор: Цзыхао Го , Юин Цао .
Аннотация: сверточные нейронные сети (CNN) представляют собой представительный класс алгоритмов глубокого обучения, включая сверточные вычисления, которые выполняют инвариантную к трансляции классификацию входных данных на основе их иерархической архитектуры. Однако классические методы обучения сверточных..
ПРОСТОЕ РУКОВОДСТВО ПО ТЕНСОРНОМ ПОТОКУ
Что такое Tensorflow?
При создании нейронных сетей, сверточных слоев или всего, что связано с машинным обучением, рекомендуется использовать библиотеки. Для новичков проблема в количестве этих библиотек. «Что мне следует использовать?» это распространенный вопрос, и ответов на него столько же, сколько и библиотек.
По сути, не имеет значения, какую библиотеку вы используете, потому что все работает одинаково. Я лично начал использовать Tensorflow (tf), потому что там было много..
Использование искусственного интеллекта для борьбы с меланомой, часть 4 (ИИ + здравоохранение)
Что такое меланома?
Меланома — симптомы и причины Меланома, наиболее серьезный тип рака кожи, развивается в клетках (меланоцитах), вырабатывающих меланин — пигмент… www. mayoclinic.org
Melatect: модель машинного обучения для выявления злокачественной меланомы в новообразованиях кожи (arXiv)
Автор: Видуши Мил , Ашрита Бодепуди
Аннотация: Злокачественная меланома — это распространенный рак кожи, который в основном излечим..
Новые материалы
Конфигурация Gulp для WordPress - Часть II
Здесь мы переходим ко второй части руководства по настройке Gulp для оптимальной разработки WordPress. Если вы пропустили первую часть, где мы установили все модули, необходимые для задач,..
LACTF — сеть/метавселенная
В lactf я смог решить задачу веб/метавселенной.
Ниже приведен исходный код, предоставленный здесь
Из исходного кода видно, что флаг — это отображаемое имя администратора...
GraphQL — Язык запросов — Часть 1
Первое, что нужно знать: GraphQL — это спецификация (как она должна работать и выглядеть), а не реализация. GraphQL не нужно устанавливать, вы реализуете его с помощью серверной библиотеки,..
Будущее машинного обучения в Индии
Будучи связанным с интенсивно развивающимся языком, непрерывные технологические достижения наверняка поразят сектор машинного обучения, который вот-вот сформирует долгосрочную перспективу машинного..
Сравнение Clojure IDE — Emacs/Cider и IDEA/Cursive
Введение
Недавно я редактировал сообщение в блоге, в котором брал интервью у жителей Метосинии относительно их любимых редакторов Clojure . Было довольно интересно увидеть, что используется..
Строки, регулярные выражения и шаблонные литералы — Часть 1 | Понимание ES6
Строки, несомненно, являются одним из самых важных типов данных в любом языке программирования.
Строки есть практически в каждом языке программирования, и научиться их эффективному..
7 признаков того, что вы все еще начинающий веб-разработчик
В этой статье я расскажу о 7 признаках того, что вы все еще начинающий веб-разработчик. Это вещи, в которые время от времени могут впадать даже опытные разработчики, поэтому не беспокойтесь,..