Sbenny.com доверяют 
Что такое ИНС?
Вычислительная модель, известная как ANN или искусственная нейронная сеть, была создана для воспроизведения нейронных связей и мыслительных процессов человеческого мозга.
Он состоит из многоуровневых взаимосвязанных узлов (искусственных нейронов), которые обрабатывают и передают данные для выполнения различных функций. ANN — это хорошо известный метод машинного обучения, который имеет множество приложений в самых разных областях.
Ключевые компоненты ИНС:
Фундаментальные строительные блоки ИНС, нейроны получают и обрабатывают входные данные.
Веса: параметры, связанные с подключением, которые количественно определяют важность нейронных связей.
Функция активации: нелинейная функция, используемая для сложных расчетов с использованием взвешенной суммы входных данных.
Входные, скрытые и выходные слои являются примерами организованных групп нейронных клеток, называемых слоями.
Используя обучающий алгоритм, веса сети изменяются для повышения производительности.
Типы ИНС:
Нейронные сети с прямой связью: информация течет в одном направлении, от входа к выходу, без циклов.
Рекуррентные нейронные сети: соединения с обратной связью позволяют информации проходить циклами, что позволяет выполнять задачи на основе памяти.
Сверточные нейронные сети: специализированы для обработки изображений и видео с использованием сверточных слоев и слоев пула.
Генеративно-состязательные сети: состоят из двух нейронных сетей, одна из которых генерирует контент, а другая оценивает его подлинность.
Ряд областей был преобразован ИНС, что привело к прорывам в:
Автономные транспортные средства
Здравоохранение и диагностика
Компьютерное зрение
Распознавание речи
Обработка естественного языка
Финансовые прогнозы
Игры и обучение с подкреплением
Популярные фреймворки ANN:
TensorFlow
Keras
PyTorch
Кафе
Theano
Вы можете обсудить ANN, задать вопросы или поделиться своим опытом. Давайте говорить и учиться вместе!
Вычислительная модель, известная как ANN или искусственная нейронная сеть, была создана для воспроизведения нейронных связей и мыслительных процессов человеческого мозга.
Он состоит из многоуровневых взаимосвязанных узлов (искусственных нейронов), которые обрабатывают и передают данные для выполнения различных функций. ANN — это хорошо известный метод машинного обучения, который имеет множество приложений в самых разных областях.Ключевые компоненты ИНС:
Фундаментальные строительные блоки ИНС, нейроны получают и обрабатывают входные данные.Веса: параметры, связанные с подключением, которые количественно определяют важность нейронных связей. Функция активации: нелинейная функция, используемая для сложных расчетов с использованием взвешенной суммы входных данных. Входные, скрытые и выходные слои являются примерами организованных групп нейронных клеток, называемых слоями. Используя обучающий алгоритм, веса сети изменяются для повышения производительности.Типы ИНС:
Нейронные сети с прямой связью: информация течет в одном направлении, от входа к выходу, без циклов. Рекуррентные нейронные сети: соединения с обратной связью позволяют информации проходить циклами, что позволяет выполнять задачи на основе памяти. Сверточные нейронные сети: специализированы для обработки изображений и видео с использованием сверточных слоев и слоев пула. Генеративно-состязательные сети: состоят из двух нейронных сетей, одна из которых генерирует контент, а другая оценивает его подлинность.Ряд областей был преобразован ИНС, что привело к прорывам в:
Автономные транспортные средства Здравоохранение и диагностика Компьютерное зрение Распознавание речи Обработка естественного языка Финансовые прогнозы Игры и обучение с подкреплениемПопулярные фреймворки ANN: TensorFlow Keras PyTorch Кафе TheanoВы можете обсудить ANN, задать вопросы или поделиться своим опытом. Давайте говорить и учиться вместе!