Rețele neuronale: Easy Guide to Artificial Neural Networks (Concepte de inteligență artificială și rețele neuronale explicate în termeni simpli

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Neural Networks: Easy Guide to Artificial Neural Networks (Artificial Intelligence and Neural Network Concepts Explained in Simple Term

Conținutul cărții:

Această carte este despre cum să folosiți învățarea profundă pentru viziunea computerizată folosind rețele neuronale convoluționale. Acestea reprezintă stadiul actual al tehnologiei în ceea ce privește clasificarea imaginilor și înving rețelele profunde de tip vanilie la sarcini precum mnist.

În acest curs vom ridica miza și vom analiza setul de date Streetview House Number (svhn) - care utilizează imagini color mai mari din unghiuri diferite - astfel încât lucrurile vor deveni mai dificile atât din punct de vedere computațional, cât și din punct de vedere al dificultății sarcinii de clasificare.

Beneficii ale citirii acestei cărți pe care nu le veți găsi în altă parte:

⬤ Introducere la rețelele neuronale.

⬤ Structurile rețelelor neuronale.

⬤ Construirea unei rețele neuronale.

⬤ Construcția de neuroni artificiali.

⬤ Modelul neuronilor biologici.

⬤ Cum funcționează.

⬤ Capacitațile structurii rețelelor neuronale.

⬤ Organizarea rețelei.

Învățarea profundă este un concept nou care a apărut începând cu anii 2000. În timp ce învățarea profundă este nouă, nu este cazul rețelelor neuronale artificiale, un concept pe care se bazează învățarea profundă. Auzim despre primul neuron artificial în 1943, când warren mcculloch și walterpitts au publicat primul lor model matematic și informatic al neuronului biologic: neuron formal. Neuronul formal este inspirat direct de neuronul biologic.