На нашем сайте вы можете читать онлайн «Основы нейросетей». 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 — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Основы нейросетей

Дата выхода
21 апреля 2020
Краткое содержание книги Основы нейросетей, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Основы нейросетей. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Константин Константинович Берлинский) 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
Цель этой книги - максимально быстро научиться применять нейросети (НС) для решения задач.
Вы научитесь: создавать и обучать НС; обрабатывать изображения, цифры и тексты; встраивать НС в реальное приложение через REST API; выбирать архитектуру НС: число слоев, нейронов, функции активации, оптимизаторы, коэффициенты скорости обучения, функции ошибки, эпохи, батчи; работать с НС на основе многослойного перцептрона, свёрточными и рекуррентными; и даже сделать НС без ML-библиотек на чистом C#!
Основы нейросетей 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 Основы нейросетей 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
4) исходные данные нужно нормализовать – при распознавании текста из графического файла резать текст на слова и буквы, поворачивать изображение, чтобы оно было без наклона, увеличивать или уменьшать, сделать монохромным, убирать шумы и др.
5) цикл обучения НС нужно повторять с разными настройками (размер матриц, пороговые вероятности), чтобы получить лучшую НС.
6) что хорошо – обучить НС можно один раз на мощностях ИТ-гиганта типа Гугл, а пользоваться результатами смогут все.
7) алгоритм распознавания образов аналогично работает для всех других видов распознавания и предсказания – речи, спама, будущего курса акций, прогноза погоды, самоуправляемые авто и др.
7) большой минус – НС, в-основном, могут решать всего 2 основных класса задач:
а) распознавание – отнести объект к известному классу, т.е. сказать, что на фото число 1 или 2, танк или корова.
б) кластеризацию – если классов объектов нет, то создать эти классы, т.е. из миллионов фоток цифр сгруппировать единички в один класс, двойки в другой и т.
В вики хорошо описаны этапы решения задач при помощи НС:
1) Сбор данных для обучения;
2) Подготовка и нормализация данных;
3) Выбор топологии сети;
4) Экспериментальный подбор характеристик сети;
5) Экспериментальный подбор параметров обучения;
6) Собственно обучение;
7) Проверка адекватности обучения;
8) Корректировка параметров, окончательное обучение;
9) Вербализация сети с целью дальнейшего использования.
Короче, никаким ИИ здесь не пахнет.
А путешествий во времени, к сожалению, нет, т.к. это тупо нарушает закон Ломоносова-Лавуазье.
Кроме того НС не равны ИИ еще и потому, что НС могут различить объекты, но не могут понять их суть, т.е. процесса мышления не происходит. Т.е. НС по интеллекту на уровне тостера.










