цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 



Как обучить нейронную сеть на основе персептрона

Автор: Mike(admin) от 20-12-2019, 03:55

В предыдущей статье была представлена простая задача классификации, которую мы рассмотрели с точки зрения нейросетевой обработки сигналов. Математическое соотношение, необходимое для этой задачи, было настолько простым, что мы смогли спроектировать сеть, просто подумав о том, как определенный набор весов позволил бы выходному узлу правильно классифицировать входные данные. Вот такая у нас была сеть:


Как обучить нейронную сеть на основе персептрона

Пример использования простой нейронной сети на основе персептрона для классификации данных

Автор: Mike(admin) от 5-12-2019, 23:55

В предыдущей статье мы узнали, что нейронная сеть состоит из взаимосвязанных узлов, расположенных в слоях. Узлы на входном уровне распределяют данные, а узлы на других уровнях выполняют суммирование, а затем применяют функцию активации. Соединения между этими узлами являются взвешенными, это означает, что каждое соединение умножает переданные данные на скалярное значение.


Пример использования простой нейронной сети на основе персептрона для классификации данных

Обратите внимание, что эта конфигурация называется однослойным персептроном. Да, у него есть два слоя (входной и выходной), но только один слой содержит вычислительные узлы. В этой статье мы рассмотрим функциональность персептрона, используя следующую нейронную сеть.

Принцип работы нейронной сети: что такое персептрон

Автор: Mike(admin) от 2-12-2019, 05:35

Нейронные сети являются инструментами обработки сигналов, которые в значительной степени основаны на структуре человеческого мозга. Они обычно связаны с таким понятием как искусственный интеллект (ИИ). Впрочем, термин «искусственный интеллект» неточный и сокращенный. Если вы определяете «интеллект» как способность быстро выполнять численные вычисления, то нейронные сети – это определенно ИИ. Но интеллект, возможно, гораздо больше – это такая вещь, которая проектирует систему, которая быстро выполняет численные вычисления, а затем пишет статью об этом, а потом обдумывает значение слова «интеллект», а затем задается вопросом, почему люди создают нейронные сети и пишут о них статьи.


Принцип работы нейронной сети: что такое персептрон

Кроме того, искусственный интеллект не совсем искусственный. Это очень реальный разум, потому что это математическая система, которая работает в соответствии с интеллектом людей, которые его разработали.

Разница между роботизированной автоматизацией процессов и искусственным интеллектом

Автор: Mike(admin) от 24-08-2019, 13:15

Итак, что такое роботизированная автоматизация процессов? Проще говоря, это использование компьютерных программ в форме программных роботов для стандартизации и автоматизации воспроизводимых бизнес-процессов.


Разница между роботизированной автоматизацией процессов и искусственным интеллектом

Представьте себе, что робот сидит на компьютере и выполняет те же нажатия клавиш компьютера, что и люди. Хотя для этого не требуются физические роботы, программные роботы, как правило, имитируют деятельность человека, работая с приложениями так же, как это делает обычный человек.

Лучшие фреймворки для алгоритмов машинного обучения

Автор: Mike(admin) от 13-08-2019, 23:55

Машинное обучение (Machine Learning или ML) – одна из самых быстро развивающихся технологий сегодня. Разработчики ML ищут подходящую платформу для своих проектов с целью разработки приложений машинного обучения. Перечисленные здесь основные фреймворки машинного обучения удовлетворяют современные потребности разработчиков наиболее эффективным образом.


Лучшие фреймворки для алгоритмов машинного обучения

Машинное обучение согласно Википедии – это научное исследование статистических моделей и алгоритмов, помогающих вычислительной системе эффективно и независимо выполнять поставленные задачи, полагаясь исключительно на выводы и шаблоны, извлеченные из обучающих или полученных данных. Это подмножество технологий искусственного интеллекта. Таким образом, оно автоматически повышает производительность в зависимости от времени, взаимодействия и опыта, а также наиболее важного сбора полезных данных, относящихся к распределенным задачам.

Как искусственный интеллект и машинное обучение совершенствуют разработку мобильных приложений

Автор: Mike(admin) от 9-08-2019, 04:05

Уже много лет компьютерные технологии развиваются с высокой степенью успеха. Человеческие жизни положили начало эпохе разработки мощных компьютерных систем для реализации своих мобильных приложений во всех вертикалях мира, будь то медицина, образование, бизнес и многое другое, с использованием соответствующих устройств.


Как искусственный интеллект и машинное обучение совершенствуют разработку мобильных приложений

Процессор с возможностями искусственного интеллекта в формате Raspberry Pi Hat

Автор: Mike(admin) от 27-05-2019, 04:15

За последние несколько лет открытая (open source) микропроцессорная архитектура RISC-V перешла из существующих только на ПЛИС элементов в настоящий кремний, и сейчас вы можете купить микроконтроллер RISC-V со всеми возможными функциями.


Grove AI Hat for Edge Computing

Недавно появился интересный чип из Китая под названием Sipeed M1, который оснащен двухъядерным процессором RISC-V с тактовой частотой 600 МГц, набором входов/выходов, а также процессором обработки нейронной сети. Мы видели этот чип раньше, но теперь Seeed Studios продает его в форм-факторе Raspberry Pi Hat. Данная плата позиционируется и как дополнительная плата для Raspberry Pi, и как отдельный вычислительный модуль.

Как установить TensorFlow на Raspberry Pi для задач машинного обучения

Автор: Mike(admin) от 22-04-2019, 04:15

TensorFlow – это библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для задач машинного обучения и численных расчетов с использованием графиков потоков данных. Узлы графа представляют математические операции, в то время как ребра графа представляют многомерные массивы данных (тензоры), которые «текут» между ними. Эта гибкая архитектура позволяет развертывать вычисления на одном или нескольких процессорах или графических процессорах на настольном компьютере, сервере или мобильном устройстве без переписывания кода.


Как установить TensorFlow на Raspberry Pi для задач машинного обучения

Первоначально разработанный командой Google Brain для проведения машинного обучения и исследований глубоких нейронных сетей, TensorFlow достаточно универсален, чтобы его можно было применять в самых разных областях. В этой статье вы узнаете, как установить TensorFlow на Raspberry Pi.

Сложные математические вычисления на Arduino с помощью библиотеки Intel Math Kernel Library

Автор: Mike(admin) от 20-03-2019, 07:55

Intel Math Kernel Library – это библиотека математических функций с открытым исходным кодом для приложений глубокого обучения. Библиотека ускоряет процессы глубокого обучения и подобных математических аппаратов. Она содержит векторизованные и многопоточные блоки, которые можно использовать для реализации глубоких нейронных сетей с интерфейсами C и C++.


Сложные математические вычисления на Arduino с помощью библиотеки Intel Math Kernel Library

Несмотря на такую высокую производительность библиотеки, ее можно связать с платформой Arduino, и в этой статье будет показано, как это сделать.

Обзор NVIDIA Jetson Nano – GPU-плата для машинного обучения за $99

Автор: Mike(admin) от 19-03-2019, 11:35

Недавно со сцены на конференции NVIDIA по технологиям графических процессоров было объявлено о новом оборудовании, ориентированном непосредственно на радиолюбителей, преподавателей и студентов, модуль Jetson Nano и комплект разработчика Jetson Nano.


NVIDIA Jetson Nano

В последние год или два произошел резкий скачок доступности встраиваемого оборудования, способного выполнять задачи машинного обучения, и в результате мы увидели начало кардинальных изменений в применении машинного обучения ив том, как может быть построен Интернет вещей.