Метка искусственный интеллект

Введение в анализ и визуализацию нейронных сетей: почему это важно?

Улучшение понимания нейронных сетей: зачем это нужно? Нейронные сети являются одним из основных инструментов в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. Они используются для решения сложных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и прогнозирование. Однако понимание работы нейронных…

Читать далееВведение в анализ и визуализацию нейронных сетей: почему это важно?

Оценка значимости нейронов в сверточном слое.

Введение Однако, существуют определенные проблемы при использовании сверточных слоев в нейронных сетях. Одной из них является сложность интерпретации результатов. Например, в архитектуре нейронной сети может быть большое количество нейронов в сверточном слое, и не все из них вносят одинаковый вклад…

Читать далееОценка значимости нейронов в сверточном слое.

Анализ чувствительности выходов нейросети.

Введение Анализ чувствительности выходов нейросети является важным инструментом для понимания и оценки работы нейронных сетей. Он позволяет определить, как изменение входных данных влияет на выходы модели и насколько эти изменения критически влияют на результаты обучения нейросети. Введение в анализ чувствительности…

Читать далееАнализ чувствительности выходов нейросети.

Netron. Визуализация структуры нейронных сетей.

Описание инструмента Netron Netron — это мощный инструмент, предназначенный для визуализации структуры нейронных сетей. Он позволяет анализировать и понимать сложные модели глубокого обучения в удобном и интуитивно понятном формате. С помощью Netron вы можете загрузить модели нейронных сетей из различных…

Читать далееNetron. Визуализация структуры нейронных сетей.

Визуализация эмбеддингов с помощью TensorBoard.

Введение В настоящее время в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта важную роль играют эмбеддинги — векторные представления данных. Они являются ключевым инструментом для анализа, классификации и поиска информации в различных областях, включая обработку текстов, изображений и звука. Однако, нередко…

Читать далееВизуализация эмбеддингов с помощью TensorBoard.

TensorFlow Hub. Модули готовых нейронок.

Что такое TensorFlow Hub и почему это важно для разработчиков и исследователей? Что такое TensorFlow Hub? TensorFlow Hub — это библиотека, созданная командой TensorFlow, которая предоставляет набор модулей готовых нейронных сетей для использования разработчиками и исследователями. Эти модули представляют собой…

Читать далееTensorFlow Hub. Модули готовых нейронок.

Jax. Функциональный фреймворк для XLA.

Введение в XLA и Jax: обзор основных концепций и преимуществ использования функционального фреймворка. Функциональный фреймворк Jax является одним из самых популярных инструментов для работы с алгоритмами машинного обучения и искусственного интеллекта. Он основан на XLA (Accelerated Linear Algebra) – другом…

Читать далееJax. Функциональный фреймворк для XLA.

TensorFlow Lite: конвертация моделей, первый опыт.

Введение в TensorFlow Lite TensorFlow Lite обладает улучшенной скоростью выполнения, эффективным использованием ресурсов и поддержкой инференса на различных аппаратных платформах. Он позволяет разработчикам создавать высокопроизводительные модели, которые могут работать в реальном времени даже на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью. Для…

Читать далееTensorFlow Lite: конвертация моделей, первый опыт.

TensorFlow Lite. Для встраиваемых устройств.

Что такое TensorFlow Lite Что такое TensorFlow Lite? TensorFlow Lite — это открытая библиотека глубокого обучения, разработанная командой Google для использования на встраиваемых устройствах. Она предоставляет эффективные инструменты для реализации машинного обучения на портативных устройствах с ограниченными ресурсами, таких как…

Читать далееTensorFlow Lite. Для встраиваемых устройств.