Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python
Қосымшада ыңғайлырақҚосымшаны жүктеуге арналған QRRuStore · Samsung Galaxy Store
Huawei AppGallery · Xiaomi GetApps

автордың кітабынан сөз тіркестері  Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python

Георгий Шишко
Георгий Шишкодәйексөз келтірді1 жыл бұрын
• Нейронная сеть — это математическая функция, которая принимает входные и производит выходные данные. • Нейронная сеть — это вычислительный граф, через который протекают многомерные массивы. • Нейронная сеть состоит из слоев, каждый из которых может рассматриваться как ряд «нейронов». • Нейронная сеть — это универсальный аппроксиматор функций, который теоретически может представить решение любой контролируемой проблемы обучения.
1 Ұнайды
Комментарий жазу
Екатерина А.
Екатерина А.дәйексөз келтірді2 апта бұрын
сигмоиды выполняется много операций, например умножение матриц, в процессе которого происходит объединение девяти элементов матрицы X с шестью элементами матрицы W
Комментарий жазу
Екатерина А.
Екатерина А.дәйексөз келтірді2 апта бұрын
общем случае одна характеристика может давать целый набор признаков. Тогда мы говорим, что точка данных относится к одной или нескольким категориям
Комментарий жазу
Екатерина А.
Екатерина А.дәйексөз келтірді2 апта бұрын
градиент» будет обозначать многомерный аналог частной производной; точнее говоря, массив частных производных функции по каждому из ее аргументов.
Комментарий жазу
Герман Ч.
Герман Ч.дәйексөз келтірді2 ай бұрын
Использование примеров кода
Комментарий жазу
Екатерина А.
Екатерина А.дәйексөз келтірді3 ай бұрын
Основная цель глубокого обучения — подбор модели, наилучшим образом описывающей данные. Фактически мы ищем функцию, которая точнее всего сможет сопоставить результаты наблюдений (служащие ее входными данными) с определенным шаблоном (который играет роль выходных данных).
Комментарий жазу
Екатерина А.
Екатерина А.дәйексөз келтірді4 ай бұрын
Цепное правило (или правило дифференцирования сложной функции)в математическом анализе позволяет вычислять производную композиции двух и более функций на основе индивидуальных производных.
Комментарий жазу
Екатерина А.
Екатерина А.дәйексөз келтірді4 ай бұрын
именно производные составных функций лежат в основе моделей глубокого обучения.
Комментарий жазу
Екатерина А.
Екатерина А.дәйексөз келтірді4 ай бұрын
определить как скорость изменения функции в рассматриваемой точке.
Комментарий жазу
Екатерина А.
Екатерина А.дәйексөз келтірді4 ай бұрын
Библиотека NumPy для Python содержит реализации вычислительных алгоритмов, по большей части написанные на языке C и оптимизированные для работы с многомерными массивами.
Комментарий жазу