На нашем сайте вы можете читать онлайн «Нейросети». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Бизнес-книги, Стартапы и создание бизнеса. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Нейросети
0 баллов
0 мнений
1 чтение
Автор
Дата выхода
25 августа 2023
Краткое содержание книги Нейросети, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Нейросети. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Иван Сергеевич Камаев) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Эта книга расскажет Вам об истории создания искусственного интеллекта, о его зарождение, о принципах работы и применение в повседневной жизни. Перспективы развития и применения в различных областях. Возможно эта книга вдохновит Вас на создание нечто нового с применением ИИ для Вашего удобства, либо для удобства Вашего бизнеса. Желаю вам успехов во всех начинаниях. С уважением, Камаев Иван.
Нейросети читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Нейросети без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
CNN обычно обучаются с помощью методов контролируемого обучения, при котором сети предъявляется набор помеченных примеров, а веса связей настраиваются так, чтобы минимизировать разницу между предсказанным выходом и фактическим выходом. Этот процесс обычно выполняется с помощью обратного распространения, которое включает в себя вычисление градиента функции потерь относительно весов, а затем обновление весов с помощью алгоритма оптимизации.
Одним из основных преимуществ CNN является их способность автоматически узнавать особенности из входных данных, без необходимости ручной разработки особенностей.
Тут будет реклама 1
Это делает их хорошо подходящими для таких задач, как распознавание изображений, где визуальные признаки, необходимые для классификации, трудно определить вручную. Кроме того, CNN обладают высокой параллелизуемостью и могут обучаться на больших наборах данных с помощью графических процессоров, что делает их хорошо подходящими для крупномасштабных приложений машинного обучения.
Глубокие нейронные сети
Глубокие нейронные сети (ГНС) – это тип искусственных нейронных сетей, которые имеют несколько слоев нейронов между входным и выходным слоями.
Тут будет реклама 2
Эти слои обычно называются скрытыми слоями, а количество скрытых слоев в ГНС может варьироваться от нескольких до сотен или даже тысяч, в зависимости от сложности решаемой задачи.
Архитектура типичной ГНК состоит из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Каждый слой состоит из набора нейронов, которые соединены с нейронами предыдущего и следующего слоев набором весов.
Тут будет реклама 3
В процессе обучения веса настраиваются таким образом, чтобы минимизировать разницу между прогнозируемым выходом сети и фактическим выходом.
Для обучения ГНС обычно используется метод обратного распространения, который предполагает вычисление градиента функции потерь относительно весов и последующее обновление весов с помощью алгоритма оптимизации, например, стохастического градиентного спуска.
Тут будет реклама 4
Использование нескольких скрытых слоев позволяет сети обучаться все более абстрактным представлениям входных данных, что может быть полезно для таких задач, как распознавание изображений, распознавание речи и обработка естественного языка.
Одной из основных проблем ГНС является проблема переподгонки, которая может возникнуть, когда сеть становится слишком сложной и начинает запоминать обучающие данные вместо того, чтобы изучать обобщенные модели.
Мнения
Еще нет комментариев о книге Нейросети, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!
Похожие книги
