Все про нейросети
Введение в оптимизацию нейронных сетей Одним из основных инструментов для оптимизации нейронных сетей являются оптимизаторы, которые позволяют автоматически настраивать веса и смещения нейронов в процессе обучения. TensorFlow – это популярный фреймворк для разработки нейронных сетей, который предоставляет различные оптимизаторы для…
Краткий обзор TensorFlow и нейронных сетей TensorFlow – это открытая библиотека машинного обучения, разработанная Google, которая позволяет разрабатывать и обучать нейронные сети. Нейронная сеть – это алгоритм, вдохновленный работой человеческого мозга и состоящий из искусственных нейронов, которые обмениваются сигналами между…
Введение в подкрепленное обучение Подкрепленное обучение (Reinforcement Learning, RL) — это ветвь искусственного интеллекта, которая занимается изучением способов, при помощи которых агент (Aviware WI-Fisesultore) может обучаться принимать оптимальные решения в неопределенных, динамических и неизвестных средах. RL сфокусировано на решении задач…
Введение Введение Сверточные нейронные сети (СНС) – это класс алгоритмов машинного обучения, которые применяются для анализа данных с пространственной структурой, таких как изображения, звуки или видео. В последние годы СНС получили широкое применение в различных областях, включая системы автоматического управления.…
Введение в метод градиентного подъема Введение в метод градиентного подъема Метод градиентного подъема является одним из основных алгоритмов оптимизации, который используется для поиска локального максимума некоторой функции. Он основан на итерационном подходе, где значения функции изменяются в зависимости от направления…
Что такое регуляризация и зачем она нужна Что такое регуляризация и зачем она нужна? Регуляризация – это один из важных методов, применяемых в машинном обучении и статистике. Она используется для уменьшения переобучения моделей и улучшения их предсказательной способности. Регуляризация помогает…
Введение Метод адам – это численный метод решения дифференциальных уравнений, который сочетает в себе преимущества метода Эйлера и метода Рунге-Кутта. Назван в честь Льюиса Ф. Ричардсона, который впервые представил его в 1911 году. Метод адам имеет высокую точность и эффективность,…
Введение в метод сопряженных градиентов Введение в метод сопряженных градиентов Метод сопряженных градиентов является одним из наиболее эффективных и широко используемых численных методов для решения систем линейных уравнений и оптимизационных задач. Он был разработан в 1952 году Дж. Флетчером и…
Введение в стохастический градиентный спуск Стохастический градиентный спуск (Stochastic Gradient Descent, SGD) является одним из наиболее популярных алгоритмов оптимизации в машинном обучении. Он используется для нахождения минимума функции потерь, основываясь на градиенте. SGD отличается от обычного градиентного спуска тем, что…