Рубрика «нейронная сеть»

Что такое нейросеть? В базовом понимании, нейросеть – это совокупность связанных нейронных блоков, выполняющих обработку информации.

I. Основы нейросетей

В поисковых системах ежедневно растет количество запросов, что такое нейросеть (далее — НС). Прежде всего это связано с растущим интересом к технологиям на базе искусственного интеллекта (далее — ИИ). Многие из нас даже не подозревают, что мы практически ежедневно используем модели глубокого обучения. Запросы Siri или взаимодействие с чат-ботами в мессенджерах — один из ярких примеров использования НС. 

Читать полностью »

Немного истории

Читать полностью »

В одной из предыдущих статей (Синаптические веса в нейронных сетях – просто и доступно) мы разбирались со смыслом синаптических весов на примере определения цифры на 13-ти сегментном индикаторе и подбирали веса "вручную", путем логических рассуждений.

С этой статьи приступаем к автоматическому подбору и рассматриваем один из наиболее простых способов – циклический перебор.

Читать полностью »

NNHelper – пакет на языке Go для создания и использования нейронной сети - 1

Краткое содержание

Данная статья описывает работу пакета nnhelper, предназначенного для создания и использования нейронных сетей в программах на языке Go.

Читать полностью »

image

Видео от 3Blue1Brown отличаются поразительной понятностью и лаконичность. Делать конспект видеоуроков по нейронным сетям у меня не получилось, ибо это была бы просто раскадровка, да и особая магия динамики именно видео непросто передать.

Из комментариев к прошлым публикациям мне стало понятно, что есть большое количество людей, кто не знает про канал, поэтому хочу поделиться четырьмя видео (+ русские субтитры и дубляж) и сэкономить время школьникам, родителям и учителям, чтобы они могли иметь быстрый доступ к самому интересному и качественному объяснению одной из самых важных тем современности.
Читать полностью »

Серия «Белый шум рисует черный квадрат»

История цикла этих публикаций начинается с того, что в книге Г.Секей «Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике» (стр.43), было обнаружено следующее утверждение:

Треугольник Паскаля vs цепочек типа «000…-111…» в бинарных рядах и нейронных сетях - 1
Рис. 1.

По анализу комментарий к первым публикациям (часть 1, часть 2) и последующими рассуждениями созрела идея представить эту теорему в более наглядном виде.

Большинству из участников сообщества знаком треугольник Паскаля, как следствие биноминального распределения вероятностей и многие сопутствующие законы. Для понимания механизма образования треугольника Паскаля развернем его детальнее, с развертыванием потоков его образования. В треугольнике Паскаля узлы формируются по соотношению 0 и 1, рисунок ниже.

Треугольник Паскаля vs цепочек типа «000…-111…» в бинарных рядах и нейронных сетях - 2
Рис. 2.

Для понимания теоремы Эрдёша-Реньи составим аналогичную модель, но узлы будут формироваться из значений, в которых присутствуют наибольшие цепочки, состоящие последовательно из одинаковых значений. Кластеризации будет проводиться по следующему правилу: цепочки 01/10, к кластеру «1»; цепочки 00/11, к кластеру «2»; цепочки 000/111, к кластеру «3» и т.д. При этом разобьём пирамиду на две симметричные составляющие рисунок 3.

Треугольник Паскаля vs цепочек типа «000…-111…» в бинарных рядах и нейронных сетях - 3
Рис. 3.

Первое что бросается в глаза это то, что все перемещения происходят из более низкого кластера в более высокий и наоборот быть не может. Это естественно, так как если цепочка размера j сложилась, то она уже не может исчезнуть.
Читать полностью »

Привет.

Создать такую нейронную сеть — просто.

Минута первая: введение

Этот высокоуровневый урок рассчитан на новичков в машинном обучении и искусственном интеллекте. Для того, чтобы успешно создать нейронную сеть, необходимо:

  • Установленный Python;
  • Как минимум начальный уровень программирования;
  • Пять минут свободного времени.

Мы пропустим много деталей работы нейронной сети, не будем углубляться в теоретическую часть, а сфокусируемся на предсказании рака за 5 минут.

image

Для построения предсказаний будем использовать имплементацию нейронной сети из библиотеки scikit-learn. Сами же предсказания будут основаны на данных из датасета Калифорнийского университета в Ирвайн “Breast Cancer Wisconsin” (рак груди, Висконсин). На вход нейронной сети подаются свойства клеточных ядер новообразования (например, строение), а на выходе мы получаем предсказание: злокачественное или доброкачественное новообразование.Читать полностью »

image

Всем привет!

На повестке дня интересная тема — будем создавать с нуля собственную нейронную сеть на Python. В ее основе обойдемся без сложных библиотек (TensorFlow и Keras).

Перед тем как углубиться, рекомендую освежить знания по искусственным нейронным сетям и подписаться на мой телеграм-канал (@dataisopen), чтобы не пропустить интересных статей.

Основное, о чем нужно знать — искусственная нейронная сеть может быть представлена в виде блоков/кружков (искусственных нейронов), имеющие между собой, в определенном направлении, связи. В работе биологической нейронной сети от входов сети к выходам передается электрический сигнал (в процессе прохода он может изменяться).

image

Электрические сигналы в связях искусственной нейронной сети — это числа. Ко входам нашей искусственной нейронной сети мы будем подавать рандомные числа (которые бы символизировали величины электрического сигнала, если бы он был). Эти числа, продвигаясь по сети будут неким образом меняться. На выходе мы получим ответ нашей сети в виде какого-то числа.

image

Искусственный нейрон

Для того, чтобы нам понять как работает нейронная сеть изнутри — внимательно изучим модель искусственного нейрона:Читать полностью »

Здравствуйте, уважаемые читатели. О нейронных сетях написано и сказано очень много, преимущественно о том, как и для чего их можно применить. При этом как-то не очень много внимания уделяется двум важным вопросам: а) как нейронную сеть упростить и быстро вычислить (одно вычисление экспоненты реализуется библиотечными функциями языков программирования, обычно, не менее чем за 15-20 процессорных инструкций), б) какова, хотя бы отчасти, логика работы построенной сети – в самом деле, получаемые после обучении сети огромные матрицы значений весов и смещений как-то не очень помогают понять закономерности, которые эта сеть нашла (они остаются скрытыми и задача их определить – задача вербализации – иногда очень важна). Я расскажу об одном своем подходе к решению этих вопросов для обычных нейронных сетей прямого распространения, при этом постараюсь обойтись минимумом математики.
Читать полностью »

Здравствуйте, я школьник 11 классов, интересуюсь программированием, около-IT тематикой.

Пишу данный пост с целью поделиться своим проектом, занявшим 10 часов моей жизни на выходных и выполненным с целью понять возможности современных методов анализа данных. Публикация может рассматриваться как пример удачной реализации для людей, несведущих в этой области знания, а так же как просьба указать мои ошибки для людей, соответственно, сведущих.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js