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
0 баллов
0 мнений
0 чтений
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
Впрочем, никто из хомо сапиенс это тоже сделать не в состоянии.
Ссылки:
1) Машинное обучение для людей: https://vas3k.ru/blog/machine_learning/ (https://vas3k.ru/blog/machine_learning/)
2) Русское датасаенс коммьюнити: https://ods.ai (https://ods.ai)
Источник фото (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Perceptron-ru.svg)
4 Распознавание цифр без нейросетей
Продолжаю изучать нейронные сети (НС).
Тут будет реклама 1
Если вам неинтересны технические детали НС (ну, вдруг), а в посте ищете только смехуечки, промотайте текст до середины (фразы "тупой комп"), там пара абзацев для гуманитариев.
Итак, прочитал еще пару статей. Многое прояснилось, но вопросы остались. Сигмоидная функция f(х) = 1/(1+e^-х). По описанию страшная вещь! А по факту – просто преобразователь данных. Чтобы значения от [-?..+?] преобразовать в [0.
Тут будет реклама 2
.1].
Нейрон смещения – тот же преобразователь, чтобы сдвинуть функцию (полученные значения) влево или вправо по оси х. Т.е. из диапазона [0..1] перейти, например, в диапазон [3..4].
Но главное, я по-прежнему не понимаю как на физическом уровне устроен процесс обучения и распознавания НС.
Работу НС обычно описывают так. Есть НС с 3мя слоями: входным, средним и выходным. Присваиваем нейронам среднего слоя случайные веса.
Тут будет реклама 3
Подаем на входной слой образец для обучения. Накладываем каждую точку входного изображения на входной слой. Если на нейроне входного слоя есть сигнал, умножаем его на вес связанного нейрона из 2-го слоя и передаем на 3-ий выходной слой. Выходной слой суммирует пришедшие сигналы со 2-го слоя и пропускает его через функцию активации (ту самую сигмоиду) чтобы преобразовать сигнал в [0.Тут будет реклама 4
.1].
По сигналу 0 или 1 НС говорит на фото кошка или таки собака. Если НС ошиблась, вычисляем "методом градиентного спуска" какие веса должны быть у нейронов 2-го слоя, чтобы минимизировать ошибку. Меняем веса нейронов через "метод обратного распространения ошибки". Подаем на вход НС все больше данных, НС учится, мутки мутятся, ошибка уменьшается и НС всё лучше распознает данные.
Мнения
Еще нет комментариев о книге Основы нейросетей, 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!
Другие книги автора
Понравилась эта книга? Познакомьтесь с другими произведениями автора Константин Константинович Берлинский! В этом разделе мы собрали для вас другие книги, написанные вашим любимым писателем.
Похожие книги
