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
Раз элементы настолько сильно отличаются всего от одного электрона на орбите ядра, почему нельзя сдуть пару электронов и свинец превратить в золото? Почему вообще идут химические реакции? H2+O2= H2O и энергия. Как вещество превращается в энергию и наоборот? Концепция смешивания веществ ясна, а вот преобразование весьма туманно.
7) Как фотоны могут передавать энергию и свет, не имея массы? Как что-то может не иметь массы? Если масса = 0, то этого чего-то нет. Так вижу!
8) Ну, с невозможностью построения летательных аппаратов тяжелее воздуха вроде разобрался.
9) ОТО (общая теория относительности). Почему скорость частиц или космического корабля не может быть быстрее 300 тыс км/сек? Почему размеры предметов уменьшаются от увеличения скорости? Почему близнецы (космонавт и неудачник на Земле) стареют по-разному? Почему для элементарной частицы можно определить положение или импульс, но не оба параметра сразу?
10) Корпускулярно-волновой дуализм. Вот это совершенно наркоманская вещь! Свет одновременно набор частиц и волна.
11) Большой взрыв. Ага, прям из точки с нулевым радиусом и бесконечной массой все бабахнуло и разлетается в бесконечной вселенной.
12) Происхождение жизни.
И возвращаясь к науке DataScience. Как я понял, главное в ней – данные. Нет data – нет science.
Ссылки:
1) Мой код нейросети распознающей рукописные цифры (49 КБ): https://drive.google.com/file/d/1g1Owp6PLOPE6_ChbJoe8paLDviRczHPR (https://drive.google.com/file/d/1g1Owp6PLOPE6_ChbJoe8paLDviRczHPR/view?usp=sharing)
https://github.com/berlicon/SimpleNeuralNetworkMNIST (https://github.
2) MNIST database в удобном формате *.csv:
https://www.kaggle.com/oddrationale/mnist-in-csv (https://www.kaggle.com/oddrationale/mnist-in-csv)
3) MNIST database исходные данные:
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)
https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database (https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database)
4) https://en.wikipedia.










