Работа нейронной сети основана на манипуляциях с матрицами. Для обучения используются разнообразные методы, многие из которых выросли из метода градиентного спуска, где необходимо умение обращаться с матрицами, вычислять градиенты (производные по матрицам). Если заглянуть “под капот” нейронной сети, можно увидеть цепочки из матриц, выглядящие зачастую устрашающе. Проще говоря, “нас всех подстерегает матрица”. Пора познакомиться поближе.

Для этого сделаем следующие шаги:

рассмотрим манипуляции с матрицами : транспонирование, умножение, градиент;

построим игрушечную нейронную сеть;

познакомимся с методом обратного распространения ошибки с использованием метода градиентного спуска.

Все шаги сопровождаются примерами кода с использованием только NumPy . Вычисления, не выходящие, впрочем, за рамки элементарной математики, приведены подробно. За индексами придется внимательно следить, но не отчаивайтесь, просто представьте, что каждый индекс - винтик, который надо закрутить, следуя простым правилам, но не пропустить. Если вдруг не разберетесь, ничего страшного - одно из двух: либо сбой в матрице, либо одно из двух.

Оптимизаторы — важный компонент архитектуры нейронных сетей. Они играют важную роль в процессе тренировки нейронных сетей, помогая им делать всё более точные прогнозы. Специально к старту нового потока расширенного курса по машинному и глубокому обучению, делимся с вами простым описанием основных методик, используемых оптимизаторами градиентного спуска, такими как SGD, Momentum, RMSProp, Adam и др. 

В этой части мы изучим принципы работы нейронных сетей и напишем нейронную сеть из 2 слоев.

В этой статье вы познакомитесь с основами работы искусственных нейронов. В последующих статьях мы изучим основы работы нейронных сетей и напишем простейшую нейронную сеть на python.

Итак, в разгар пандемии. Когда бюджеты итак трещат по швам, внедряют столь смелый и затратный закон. Зачем?

Ответа тут два. Экономия и контроль.

Привет, Хабр! Это продолжение туториала по библиотеке opencv в python. Для тех кто не читал первую и вторую части, сюда: Часть 1 и Часть 2, а всем остальным — приятного чтения!

• Модель ML тестируется на различных наборах данных. Вы можете перетащить файлы CSV в модель и отрисовать кривую AUS/ROC. Здесь GUI проявит себя прекрасно, правда?
• Построить случайную переменную или статистическое распределение в заданном диапазоне и динамически управлять параметрами с помощью графического интерфейса.
• Быстро запустить некоторые задачи обработки или предварительной обработки данных в наборе с помощью GUI вместо того, чтобы писать кучу кода.

Привет.

Количество плюсов под последней статьей говорит о том, что моя подача материала про нейронные сети не вызвала сильного отторжения, поэтому решение - “прочитать, посмотреть что-то новое и сделать новую статью” не заставило себя ждать. Хочется сделать оговорку, что нисколько не претендую на звание того, кто будет учить чему-то и говорить о чем-то серьезном в своей статье. Наоборот, нахожу данный формат - написание статьи или выступление на конференции, способом, когда самому можно чему-нибудь научиться. Ты делаешь что-то, собираешь обратную связь, делаешь что-то лучше. Также это происходит и в нейронных сетях. Кстати о них. 

Щитней, в частности щитней вида Triops cancriformis часто называют «живыми ископаемыми». Ранее в фанерозое я рассказывал о абсолютно доказанном живом ископаемом — коморской латимерии , чей генотип и морфология якобы практически не изменились за многие миллионы лет эволюции.

Щитни, в том числе щитни вида T. Cancriformis имеют похожую историю, ведь согласно русскоязычной википедии они не изменялись около 200 миллионов лет! Более того, именно этот вид щитней якобы обитал уже в позднем Триасе, о чём свидетельствовали остатки этого вида найденные учёными в отложениях возрастом в 237-200 миллионов лет [1].

В ОАО «РЖД» прокомментировали результаты этого расследования. «Есть результаты проверки. Почему удалось взломать? Наверное, потому, что злоумышленник. Наверное, из-за этого… Ну, он из „фана“. Юный натуралист. Там уязвимостей, которые бы влияли на утечку каких-то критических данных, нет. Мультимедийный портал „Сапсанов“ функционирует как положено и не нуждается в доработке», — заявил Евгений Чаркин.

Также оттуда в сеть РЖД есть впн. Если захотите — найдёте её там сами.

Изучение вариантов решения одной из самых сложных задач визуализации данных

1. Позволяет писать код на привычном языке, но при этом использовать функции, существующие только в другом языке.
2. Позволяет напрямую сотрудничать с коллегой, который программирует на другом языке.
3. Даёт возможность работать с двумя языками и со временем научиться свободно владеть ими.

Рано или поздно, фронтенд - разработчик устает играть со своими фреймворками, устает докучать коллегам - бэкендерам, устает играть в девопс и начинает смотреть в сторону машинного обучения, дата - саенс и вот это вот все. Благо, каждый второй курс для тех кто хочет войти вайти способствует этому, крича на всех платформах, как это легко. Я тоже, насытившись перекладыванием данных из базы в API, а потом из API в таблицы и формы, решил взять небольшой отпуск и попробовать применить свои скилы фронтендера в машинном обучении. Благо, существуют такие люди как Daniel Shiffman и Charlie Gerard, которые своим примером помогают не бросить начатое, увидев первые страницы с математическими формулами.

В русскоязычном интернете достаточно мало информации о логическом программировании, особенно адаптированной для новичков. Эту проблему я попытался отчасти решить в данной статье, рассказав о том, что такое логическое программирование, какие задачи решают с его помощью, и стоит ли вообще это изучать.