цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 



Что такое облачная робототехника

Автор: Mike(admin) от 22-05-2020, 23:35

Различные облачные технологии, такие как облачный сервер, облачное хранилище, используются в области облачной робототехники – это область робототехники для использования преимуществ инфраструктуры общего обслуживания. Таким образом, роботы получают выгоду от мощных вычислительных, хранилищных и коммуникационных возможностей облачных вычислений, которые могут обрабатывать и обмениваться информацией от агентов (других машин, интеллектуальных объектов, людей и т. д.).


Что такое облачная робототехника

Советы по торговле криптовалютами

Автор: Mike(admin) от 14-05-2020, 03:15

Итак, вы думаете о том, чтобы уйти с работы и стать экспертом по криптовалюте? Если это так, то, возможно, вам следует сначала прочитать больше информации в этом направлении, поскольку торговля криптовалютами имеет свои характерные особенности. Криптовалюты показывают относительно низкую корреляцию с экономическими фундаментальными данными и другими рынками, оставляя технический анализ и крипто-специфическую информацию в качестве основных драйверов для анализа их поведения.

Роль стейблкоинов в наше время

Автор: Mike(admin) от 20-02-2020, 02:35

С самого начала криптовалюты создавались в виде децентрализованных платежных средств, не зависящих от классических денег и не привязанных к обычным активам. Из-за этого у любой криптовалюты есть характерная черта – высокая волатильность.

Как обучить многослойную нейронную сеть

Автор: Mike(admin) от 5-02-2020, 13:35

Из предыдущих статей по нейронным сетям вы узнали о классификации данных с использованием простых нейронных сетей на основе персептрона. Но мы можем значительно повысить производительность персептрона, добавив слой скрытых узлов, но эти скрытые узлы также усложняют обучение. В этом материале будут даны основы обучения многослойной нейронной сети.


Как обучить многослойную нейронную сеть

Предыдущая статья продемонстрировала, что однослойный персептрон просто не может обеспечить производительность, которую мы ожидаем от современной архитектуры нейронных сетей. Система, ограниченная линейно разделяемыми функциями, не сможет аппроксимировать сложные отношения ввода-вывода, которые возникают в реальных сценариях обработки сигналов. Решение представляет собой многослойный персептрон, такой как приведенный далее.

Сигмоидальная функция активации: активация в многослойных нейронных сетях

Автор: Mike(admin) от 29-01-2020, 08:05

В предыдущей статье мы узнали, зачем нужен многослойный персептрон для полноценного машинного обучения. В этой статье вы узнаете о функциях активации, в том числе об ограничениях, связанных с функциями скачкообразной активации, и о том, как функция активации сигмоида может восполнить их в многослойных нейронных сетях.


Cигмоидная функция активации

Зачем нужен многослойный персептрон для полноценного машинного обучения

Автор: Mike(admin) от 23-01-2020, 19:55

В предыдущей статье мы узнали, что такое скорость обучения. Это важное понятие для дальнейшего изучения области машинного обучения, чтобы далее разрабатывать и обучать многослойные нейронные сети.


Зачем нужен многослойный персептрон для полноценного машинного обучения

До сих пор мы фокусировались на однослойном персептроне, который состоит из входного слоя и выходного слоя. Как вы, возможно, помните, мы используем термин «однослойный», потому что эта конфигурация включает в себя только один уровень вычислительно активных узлов, то есть узлов, которые изменяют данные путем суммирования, а затем применяют функцию активации. Узлы входного слоя просто распределяют данные.

Что такое скорость обучения нейронной сети

Автор: Mike(admin) от 15-01-2020, 06:05

В предыдущей статье мы рассмотрели основы теории обучения нейронных сетей. В данном материале углубимся в эту теорию дальше и поговорим о скорости обучения.


Что такое скорость обучения нейронной сети

Как вы уже догадались, скорость обучения влияет на быстроту обучения вашей нейронной сети. Но это еще не все.

Введение в теорию обучения нейронных сетей

Автор: Mike(admin) от 5-01-2020, 08:55

В предыдущей статье мы рассмотрели некоторые особенности процесса обучения нейронной сети. В этой статье мы рассмотрим теорию и практику обучения нейронных сетей и рассмотрим концепцию минимизации ошибки.


Введение в теорию обучения нейронных сетей

Особенности процесса обучения нейронной сети

Автор: Mike(admin) от 25-12-2019, 23:55

Целью обучения нейронной сети является предоставление данных, которые позволяют нейронной сети сходиться на надежных математических отношениях между входом и выходом. В предыдущей статье математическое соотношение было простым: если x-компонент точки в трехмерном пространстве меньше нуля, выходное значение равно нулю (что указывает, например, на то, что эта точка данных является «недействительной» и не требует дальнейшего анализа); если компонент x равен или больше нуля, вывод равен единице (что указывает на «действительную» точку данных).


Особенности процесса обучения нейронной сети

В таких случаях, когда известны математические отношения, вы можете создавать обучающие данные в программе для работы с электронными таблицами. Можно использовать, например, Excel.

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