Бесплатная площадка с демонстрацией онлайн обучения нейронной сети

NeuralBase — нейросеть за 5 минут

Библиотека компонентов, предназначена для программной реализации нейронных сетей. В качестве примера, созданы компоненты реализующие две нейросетевые парадигмы: рекуррентную нейронную сеть, в нашем случае – это сеть Хопфилда и многослойную нейронную сеть обучаемую по алгоритму обратного распространения ошибки (back propagation).

Основным назначением библиотеки является интеграция нейронных сетей в информационные системы, для расширения аналитических возможностей систем.

Обратите внимание

Реализация нейронных сетей в виде компонентов, наличие открытого кода позволяет легко встраивать в другие программы.

Объектно-ориентированное исполнение придает особую гибкость, достаточно переписать пару методов и вы можете получить компонент, оптимизированный под ваши задачи.

Иерархия классов

Существует три базовых класса TNeuron, TLayer, TNeuralNet. Все остальные являются производными от них. На рис.1 приведена иерархия классов, сплошными линиями показано наследование (стрелкой указан потомок), пунктирными в каких классах они используются.

TNeuron является базовым классом для нейронов, несет всю основную функциональность, имеет индексированное свойство Weights, представляющее собой весовые коэффициенты (синапсы), свойство Output, которое является выходом нейрона (результатом вычислений) и сумматор, роль которого, выполняет метод ComputeOut.

TNeuronHopf, потомок TNeuron, реализует нейрон используемый в нейронной сети Хопфилда, единственным отличием от базового класса, является использования активационной функции в перекрытом методе ComputeOut.

Следующим порожденным классом, является TNeuronBP служащий для программной реализации многослойных нейронных сетей.

Аббревиатура BP в имени класса не должна вводить вас в заблуждение, что нейрон этого типа используется исключительно в сетях обучаемых по алгоритму обратного распространения, этим, мы лишний раз хотели подчеркнуть, что в нашем случае нейронная сеть обучается по этому алгоритму.

Переписан метод ComputeOut, использующий теперь нелинейную активационную функцию, которая реализована в виде индексированного свойства процедурного типа OnActivationF. Кроме того, добавлены два важных свойства, Delta – содержащая локальную ошибку и индексированное свойство PrevUpdate – содержащее величину коррекции весовых коэффициентов на предыдущем шаге обучения сети.

Основным назначением базового класса TLayer и его потомков TLayerHopf и TLayerBP является объединение нейронов в слой, для упрощения работы с нейронами.

Компонент TNeuralNet базовый компонент для всех видов нейронных сетей. TNeuralNet обеспечивает необходимую функциональность производных компонентов.

Этот компонент поддерживает методы для работы со слоями сети (AddLayer, DeleteLayer) и методы для манипуляций с исходными данными (AddPattern, DeletePattern, ResetPatterns). Метод Init служит для построения нейронной сети.

Большинство методов объявленных в разделе public в базовом компоненте и его потомках – виртуальные, что позволяет легко перекрывать их.
Компонент TNeuralNetHopf реализует нейронную сеть Хопфилда.

Важно

Дополнительно включены следующие методы: InitWeights – запоминает предъявленные образцы в матрице образов и метод Calc – вычисляет выход сети Хопфилда.

Компонент TNeuralNetBP реализует многослойную нейронную сеть обучаемую по алгоритму обратного распространения ошибки.

Дополнительно включены следующие методы: Compute – вычисляет выход нейронной сети, используется после обучения сети; TeachOffLine – обучает нейронную сеть. Компонент позволяет в режиме design-time, в окне Object Inspector, конструировать нейронную сеть добавляя или удаляя слои и нейроны в сети. Для этого используется редактор свойств NeuronsInLayer, имеющий следующий вид:

Совместимость с Neural Network Wizard

Следующим компонентом является TNeuralNetExtented порожденный от TNeuralNetBP, который обеспечивает полную совместимость с Neural Network Wizard.

Дополнительно включены следующие методы: для записи (LoadPhase1, LoadPhase2, LoadPhase4, LoadNetwork) и чтения (SavePhase1, SavePhase2, SavePhase4, SaveNetwork) обученной нейронной сети в формате *.

nnw; LoadDataFrom – загружает данные из текстового файла, а также метод NormalizeData нормализации входных и выходных данных; Train – для обучения нейронной сети; ComputeUnPrepData – для вычисления выхода сети, используется в том случае, если у вас входные значения ненормализованы.

Компонент позволяет в режиме design-time, в окне Object Inspector, выбирать нужные поля, а также задавать тип нормализации полей. Для этих целей используется редактор свойств, имеющий следующий вид:

Компонент TNeuralNetExtented один из самых мощных в библиотеке NeuralBase. Используя этот компонент, практически за считанные минуты можете получить готовое полнофункциональное приложение.

Демонстрационные программы

В качестве демонстрационных примеров приведены три программы, показывающие возможности предложенных компонентов.

Программа Recognition используя компонент TNeuralNetHopf , реализует нейронную сеть Хопфилда. Программа решает задачу распознавания образов.

На вход сети подается некий образ, возможно искаженный или неполный и нейронная сеть восстанавливает образ, т.е.

Совет

относит предъявляемый образ к одному из хранимых сетью образов, либо в случае неудачи, выдает новый образ, иногда называемый «химерой».

Программа XOR_Problem, реализует функцию «исключающее или», которая является стандартным тестом, после знаменитой работы Минского и Пейперта «Перцептроны». В основе программы лежит компонент TNeuralNetBP.

Программа EasyNNW, использующая компонент TNeuralNetExtented представляет собой аналог программы Neural Network Wizard, единственным отличием от NNW является несколько «облегченный» интерфейс. Данный пример показывает, насколько легко и быстро, создаются программы реализующие нейронные сети с достаточно хорошей функциональностью на основе библиотеки компонентов NeuralBase.

Источник: https://basegroup.ru/community/articles/fastneuralnet

прикладная математика

Здесь вы сможете познакомиться с онлайн визуализацией работы простой искусственной нейронной сети. Вам доступны три типа демонстраций: решение проблемы XOR, построение функции приближения и распознавание образов. Вы можете изменить некоторые параметры выполнения и режимы скорости. Эта визуализация будет полезна студентам и поможет в понимании процесса обучения нейронных сетей.

Как это использовать?

Демо | онлайн Для начала следует выбрать из выпадающего списка интересующую вас демонстрацию. Затем следует указать режим окончания обучения.

Есть два варианта — по точности (величина ошибки) и по количеству шагов обучения. Обучение начинается по нажатию на кнопку «тренировать». Для сброса всех данных (начать обучение сначала), нажмите кнопку «инициализация».

Когда обучение будет закончено, можно провести переобучение — «перетренировать».

Подробные сведения о параметрах

Число узлов скрытых слоев

Вы можете изменить количество нейронов для каждого промежуточного слоя. Пожалуйста, введите значения, разделенные запятыми. Например, «2, 3» указывает, что 1-й слой содержит два нейрона, второй слой — 3.

Вы можете увеличивать число слоев, добавляя через запятую число нейронов в новом слое.

Замечание. Если вы введете слишком много слоев и нейронов, то ваш браузер может зависнуть. Поэтому не увлекайтесь.

Скорость обучения

Если Вы изучаете нейронные сети, то вы знаете, что это за параметр. Он влияет и на точность получаемого результата, и на скорость обучения.

Читайте также:  Испытания: гибкий робот выдержал огонь и давление

Условия остановки

Эти условия указывают, когда будет завершено обучение. Тут надо экспериментировать в зависимости от целей обучения.

Обратите внимание

Если Вы зададите конкретное число шагов, то обучение гарантированно остановится после прохождения указанного числа циклов обучения.

Указывая определенную точность, можно надолго запустить процесс обучения и даже не получить требуемой точности никогда для определенного сочетания параметров системы.

Скорость

Вы можете регулировать скорость визуализации от минимальной до максимальной. Минимальная подходит, если вам надо показать, как идет процесс обучения. Но, чтобы реально обучить систему и получать результат с заданной точностью, лучше устанавливать максимальную скорость. Список доступных демонстраций

3 входа + логика XOR

Эта демонстрация показывает обучение сети для трех входящих сигналов в логику XOR (исключающее или). При нажатии на кнопку в таблице «Тест», вы сможете проверить выход. Сравнивайте выход до обучения и выход после обучения.

Аппроксимация функции

Эта демонстрация показывает обучение сети для получения аппроксимации функции. Пожалуйста, укажите вид функции для аппроксимации. Красная кривая представляет собой результат обучения.

Распознавание образов

Это моделирование распознавания символов. Здесь показано обучение нейронной сети для распознавания цифр от 0 до 9. Нажмите на панели интересующую вас цифру.

Числовое значение можно получить по нажатию кнопки «распознать». Попробуйте распознать цифру без обучения и после обучения.

Замечание. Используйте демонстрацию на достаточно широком экране (больше 1310px).

Для мобильных устройств визуализация может не работать.

Нравится | +20

 Похожие публикации

2016-02-05 • Просмотров [ 9137 ]

Источник: http://primat.org/news/demo_onlajn_nejronnaja_set/2016-02-05-1118

Нейронные сети

Мы являемся официальными представителями русской компании ООО Нейронные Технологии и представляем их услуги на Российском рынке. 

В данной категории представлена возможность, которая показывает как разработка нейронных сетей нашими специалистами может создать прорыв в области новых технологий делая интуитивно мыслящими современные сайты и программные софты.

Нейронные сети — на сегодняшний момент одно из направлений в разработке мыслящих систем, бесспорно являются искусственные нейронные сети.

Важно

Суть самой идеи  заключается в том, чтобы максимально близко смоделировать работу человеческой нервной системы — а именно, её способности к обучению и исправлению ошибок.

В этом состоит главная особенность любой нейронной сети даже самой сложной — она способна самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше и меньше ошибок.Тем самым давая минимальный порог погрешностей в отличии от стандартных систем.

Нейросеть имитирует не только деятельность, но и саму структуру нервной системы человеческого организма. Такое построение сети состоит из большого числа отдельных вычислительных элементов («нейронов»). В большинстве случаев каждый из «нейронов» относится к определённому слою сети.

Все входные данные последовательно проходят полную обработку на всех слоях сети. Важно учесть что параметры каждого «нейрона» могут изменяться в зависимости от полученных результатов, которые  были изучены при наборах входных данных, изменяя таким образом и порядок работы всей системы.

Области практического применения искусственных нейронных сетей:

Экономика и бизнес: прогнозирование временных рядов (цены на сырьё, курсов валют, спрос предложение, определение объемов продаж и многое другое), автоматический трейдинг (торговля на валютной, фондовой или товарной бирже), оценка рисков невозврата кредитов, предсказание банкротств, оценка стоимости недвижимости, выявление переоцененных и недооцененных компаний, рейтингование, оптимизация товарных и денежных потоков, считывание и распознавание чеков и документов, безопасность транзакций по пластиковым картам.

Медицина и здравоохранение: постановка правильного диагноза больному (проведение диагностики заболеваний), обработка медицинских фтографий, очистка показаний приборов от посторонних шумов, мониторинг и наблюдение состояния пациента, прогнозирование результатов применения разных методов лечения, анализ эффективности проведённого лечения.

Авионика: обучаемые автопилоты, распознавание сигналов радаров, адаптивное пилотирование сильно поврежденного самолета, беспилотные летательные аппараты.

Связь: сжатие видеоинформации, быстрое кодирование-декодирование, оптимизация сотовых сетей и схем маршрутизации пакетов.

Совет

Интернет: ассоциативный поиск информации, электронные секретари и автономные агенты в интернете, фильтрация и блокировка спама, автоматическая рубрикация сообщений из новостевых лент, адресные реклама и маркетинг для электронной торговли, распознавание captcha.

Автоматизация производства: оптимизация режимов производственного процесса, контроль качества продукции, мониторинг и визуализация многомерной диспетчерской информации, предупреждение аварийных ситуаций.

Робототехника: распознавание сцены, объектов и препятствий перед роботом, прокладка маршрута движения, управление манипуляторами, поддержание равновесия.

Политологические и социологические технологии: предсказание результатов выборов, анализ опросов, предсказание динамики рейтингов, выявление значимых факторов, кластеризация электората, исследование и визуализация социальной динамики населения.

Безопасность, охранные системы: распознавание лиц; идентификация личности по отпечаткам пальцев, голосу, подписи или лицу; распознавание автомобильных номеров, мониторинг информационных потоков в компьютерной сети и обнаружение вторжений, обнаружение подделок, анализ данных с видеодатчиков и разнообразных сенсоров, анализ аэрокосмических снимков.

Ввод и обработка информации: распознавание рукописных текстов, отсканированных почтовых, платежных, финансовых и бухгалтерских документов; распознавание речевых команд, речевой ввод текста в компьютер.

Геологоразведка: анализ сейсмических данных, ассоциативные методики поиска полезных ископаемых, оценка ресурсов месторождений.

Компьютерные и настольные игры: создание нейроигроков в шашки и шахматы (подтверждённые игрой с людьми рейтинги — на уровне мастеров и международных мастеров), выигрыш в Го у чемпионов Европы и мира, в среднем лучшее, чем у человека, прохождение почти полусотни старых классических игр с Атари (всякие там Понги, Пакманы,..).

Обратите внимание

Обилие приведенных выше областей применения нейронных сетей — не рекламный трюк. Просто нейросети — это гибкий и мощный набор инструментов решения разнообразных задач обработки и анализа данных.

В нашей Web-Студии вы без труда узнаете как нейронные сети купить по самым выгодным ценам и как рассчитать приблизительную стоимость их разработки.

Источник: https://citywebmaster.ru/zakazat-razrabotku-nejronnyx-setej

ПроеКТОриЯ — Твоя профессиональная траектория

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы.

В последние несколько лет наблюдается большой рост интереса к использованию нейронных сетей. Это связанно с тем, что некоторые задачи, имеющие дело с большими объемами данных становится не эффективно решать используя обычные линейные алгоритмы.

Читайте также:  Нейронные сети способны распознавать симптомы заболеваний без участия врачей

Нейронная сеть состоит из большого числа элементов связанных между собой. В процессе обучения производится подготовка входных и требуемых для них выходных данных (обычно берется более ранние решения.

В связи с этим применение нейронных сетей становится эффективным в таких сферах как расчет сложных физических процессов, анализ поведения биржевых рынков, анализ и интерпретация изображений, и других.

Именно конструктор нейронных сетей делает возможным внедрение нелинейных алгоритмов, способных к самообучению, не имеющих границ развития, а значит и областей применение. Создание все более совершенных алгоритмов и оптимальных механизмов их обучения – основная задача конструктора нейронных сетей.

  1. Создание нейронных сетей для решения требуемых задач
  2. Обучение сетей подготовленными для этого примерами
  3. Анализ результатов
  4. Полное изучение и аналитика области, для которой конструируется нейронная сеть
  5. Оценка рисков внедрения нейронной сети на данном участке
  6. Разработка программного обеспечения, сопутствующего новой нейронной сети и поддерживающего ее.

Конструктор нейронных сетей – специалист, который знает математику и программирование на очень высоком уровне. Различные языки программирования требуются конструкторы при создании нейронной сети и ее обучению.

Алгоритмы, вычисления, аналитику, настройки сети – все эти операции специалист проводит на современных компьютерах.

Важно

На сегодняшний день существует целый ряд специализированного софта, решающего прикладные задачи по расчетам с использованием нейронных сетей.

Конструктор нейронных сетей также владеет методиками и принципами, на которых базируется современная кибернетика. В прикладном конструировании данному специалисту также могут понадобиться знания экономики, хемоинформатики и нейроуправления.

Где работает

  • Институт биоорганической химии РАН
  • Объединенная компания РУСАЛ
  • ПАО «МТС»
  • ГК «РОСНАНО» и дочерние предприятия
  • ПАО «Российские железные дороги» и дочерние предприятия

Специальности

  • 01.03.02 Прикладная математика и информатика

Источник: https://proektoria.online/professions/designer_neural_networks/

Нейросеть

Нейронные сети за последние несколько лет стали трендом, но мало кто из обычных пользователей понимает что такое нейросеть, для чего она нужна и как работает. Попробуем разобраться со всем этим.

Думаю, практически все видели фантастический блокбастер «Терминатор». Суть его сводится к тому, что некая «разумная» сеть под названием «Скайнет» взбунтовалась против людей, решив захватить мир при помощи массированной ядерной атаки и разного рода роботов (собственно, терминаторов).

Казалось бы, просто фантастика, но на самом деле реальные прообразы всяческих «скайнетов» и «матриц» уже давно существуют! Имя им – нейросети. Многие, думаю, о них слышали, но немногие могут объяснить, что это такое. Поэтому сегодня мы постараемся разобраться с этими нейронными сетями.

Что такое нейросеть

Чтобы понять что такое искусственная нейросеть, нужно иметь представление о реальной биологической нейронной сети. Если упрощённо, то структурной единицей её является нейрон (в ИНС его называют ещё перцептроном), который может принимать и передавать по своим отросткам (коротким дендритам или длинным аксонам) нервные импульсы.

От типа импульса зависит дальнейший его путь. Это обусловлено тем, что нейрон выступает в роли простейшего процессора и может классифицировать поданный на него «сигнал» для дальнейшего перенаправления. Причём принимать импульсы он способен одновременно от нескольких источников, реализуя принцип нелинейности и параллельности их распределения.

В процессе жизнедеятельности живого организма между его нервными клетками устанавливаются устойчивые взаимосвязи на конкретные раздражители. То есть, формируются определённые модели реакций и условные рефлексы. Это направление в своё время изучал всем известный академик И.П. Павлов. Как раз на примере его опытов с собаками можно чётко понять как работает нейронная сеть.

Как мы знаем, Павлов делал следующее. Вначале на собаку производилось воздействие светом (лампочка) или звуком (колокольчик). Затем к этим раздражителям добавлялась еда. Причём еде всегда предшествовала визуальная или аудиальная стимуляция. У собак при виде еды начинала усиленно вырабатываться слюна.

Однако, когда после нескольких сеансов с предшествующими раздражителями Павлов убрал еду, слюна при предварительной стимуляции всё равно выделялась.

По этому объективному признаку учёный и заключил, что в мозгу собаки установились устойчивые синаптические (синапс – место контакта нейронов) связи, которые реагируют на конкретный раздражитель, изначально никак не связанный с ожидаемой реакцией.

Приведённый выше пример ярко иллюстрирует самую важную характеристику любой (хоть биологической, хоть искусственной) нейроной сети: обучаемость. Обучается нейросеть за счёт накопления опыта путём установки постоянных синаптических связей между отдельными нейронами.

Здесь уместно привести аналогию с изучением детьми букв алфавита. Если показать, скажем, букву «А» взрослому, он её сразу узнает, поскольку имеет уже предварительный опыт её опознания. Ребёнок же, который только учит буквы, должен для начала увидеть различные варианты начертания буквы «А» и сопряжения её с другими буквами, прежде чем научится безошибочно её определять.

Совет

Аналогично учатся распознавать образы и искусственные нейросети. Для начала им демонстрируются эталонные образцы информации, которую нужно будет обрабатывать, а затем наступает процесс обучения. Нейросети специально дают неполные или искажённые образы и она должна на основе известных данных правильно интерпретировать их:

Таким образом, нейросеть в грубом приближении напоминает маленького ребёнка, которого чему-либо учат. Научившись, она будет выполнять свою работу с огромной скоростью, которая превышает скорость выполнения аналогичной работы человеком в разы! И в этом причина популярности нейросетей.

Виды нейросетей

Выше мы примерно выяснили как работают нейросети, но так и не получили ответ на вопрос, как же они выглядят. А дело в том, что выглядеть они могут по-разному. Тут зависит от того, какие задачи должна выполнять та или иная нейронная сеть. По принципу работы (и внешнему виду, соответственно) нейросети можно разделить на три категории:

  1. Программные. Полностью виртуальные сети, реализованные на программном уровне и выполняющиеся на обычном ПК или сервере.
  2. Программно-аппаратные. Нейросети, которые управляются специальным ПО, но для получения данных или вывода их используют специфическое аппаратное обеспечение Например, искусственные рецепторы, фотодатчики и т.п.
  3. Аппаратные (или аналоговые). Сети, которые используют в качестве нейронов не программный код, а реальные микропроцессоры или иные устройства приёма-передачи сигналов. Полностью аппаратными были нейросети уже прошлого ХХ века. Сегодня чаще используются именно программно-аппаратные решения.
Читайте также:  Наса представило интересного робота

Простейшая нейросеть – это программа или даже программный модуль, который содержит инструкции для обучения самой сети, а также снабжён интерфейсом приёма и вывода данных для взаимодействия с человеком-тренером или пользователем. Для интересующихся очень хороший пример создания нейросети для распознавания печатных букв приведён в цикле статей на сайте Хабрахабр:

Именно программные нейросети получили широкое распространение в последние годы. Их внедряют как в научное, так и в прикладное и даже развлекательное ПО. Ярким примером тому могут стать популярные мобильные приложения для обработки фотографий и стилизации их под картины, вроде Prisma или веб-сервисы наподобие Ostagram:

В научной среде, где ставятся более функциональные задачи, чаще используются нейросети, состоящие из программно-аппаратных комплексов.

Например, в медицине на базе нейросетей создаются весьма современные протезы, способные управляться обычными нервными импульсами головного мозга и даже имеющие искусственные рецепторы, позволяющие получать обратную осязательную связь или опознавать захватываемые предметы, автоматически регулируя силу и тип хвата:

Кстати, нельзя со счетов списывать и полностью аналоговые нейросети.

В последнее время из-за развития квантовых вычислений и значительных успехов в области изучения искусственного интеллекта, аппаратные нейросети могут вскоре пережить буквально второе рождение.

Уже разрабатываются новые типы процессоров, которые способны хранить в себе информацию в виде так называемых графов, которые являют собой графики описания нейронов и синапсов нейросетей:

Снабжённые собственной памятью, такие процессоры (IPU – сокр. от Intelligent Processor Unit) смогут в разы ускорить выполнение различных расчётов, даже в сравнении с используемыми нынче решениями на базе плат видеоускорения с графическими процессорами (GPU).

Популярные сервисы с нейросетями

Источник: https://www.bestfree.ru/article/internet/neural-network.php

Нейронные сети

JupyterLab, Python, Руководство

Всем привет!

В этой статье я расскажу о новом комфортном способе программировать на Python.

Это больше похоже не на программирование, а на создание статей (отчетов/демонстраций/исследований/примеров): среди блоков кода на Python можно вставлять обычный поясняющий текст. Результатом выполнения кода является не только числа и текст (как в случае с консолью при стандартной работе с Python), но еще и графики, диаграммы, картинки…

Примеры документов, которые вы сможете создавать:

Выглядит классно? Хотите создавать такие же документы? Тогда данная статья для вас!

Нейросети создают и обучают в основном на языке Python. Поэтому очень важно иметь базовые представления о том, как писать на нем программы. В этой статье я кратко и понятно расскажу об основных понятиях этого языка: переменных, функциях, классах и модулях.

Материал рассчитан на людей, не знакомых с языками программирования.

Обратите внимание

Для начала Python надо установить. Затем нужно поставить удобную среду для написания программ на Python. Этим двум шагам посвящена отдельная статья на портале.

Если все установлено и настроено, можно начинать.

Поехали!

Нейронные сети надо писать на каком-то языке программирования. Их великое множество, но я рекомендую (и использую в учебнике и статьях) именно язык Python. Почему?

  1. Он очень прост в изучении
  2. Большое количество готовых библиотек
  3. Когда смотришь на программу, сразу видишь алгоритм, который она реализует
  4. Большая часть специалистов в машинном обучении используют Python и большая часть библиотек тоже создается именно под этот язык программирования

Наткнулся на замечательный сайт, с помощью которого можно генерировать девушек в стиле аниме.

Результаты просто потрясающие. Портреты получаются уникальными, очень живыми и красивыми. Сеть редко ошибается и почти все результаты достойные.

Можно детально настраивать внешность создаваемой девушки: цвет волос, глаз, наличие румянца, очков, шляпы и многое другое.

В предыдущей части мы учились рассчитывать изменения сигнала при проходе по нейросети. Мы познакомились с матрицами, их произведением и вывели простые формулы для расчетов.

В 6 части перевода выкладываю сразу 4 раздела книги. Все они посвящены одной из самых важных тем в области нейросетей — методу обратного распространения ошибки. Вы научитесь рассчитывать погрешность всех нейронов нейросети основываясь только на итоговой погрешности сети и весах связей.

Материал сложный, так что смело задавайте свои вопросы на форуме.

Вы можете скачать PDF версию перевода.

Приятного чтения!

В 5 части перевода привожу сразу 3 связанных по смыслу раздела.

Сначала мы собственноручно посчитаем выходы двухслойной нейросети. Затем познакомимся с матрицами и их произведением. С помощью полученных знаний мы выведем простые формулы для расчета преобразования сигналов в нейросети. А в последнем разделе мы проверим полученные формулы на практике, посчитав выходы уже трехслойной нейросети.

Вы можете скачать PDF версию перевода.

Приятного чтения!

4 часть перевода готова!

Заканчиваем ходить вокруг да около и переходим непосредственно к теме книги — нейросетям.

Важно

В этой части перевода мы рассмотрим биологические нейронные сети и сравним их с традиционными компьютерами. Затем мы построим модель искусственного нейрона и в итоге перейдем непосредственно к искусственным нейросетям.

Вы можете скачать PDF версию перевода.

Приятного чтения!

Третья часть перевода!

Статья не очень большая. Она охватывает только один раздел книги. Цель — показать, что у каждого метода есть свои ограничения. В статье рассматривается ограничения линейного классификатора. Также вводятся понятия логических функций и проблемы XOR.

Вы можете скачать PDF версию перевода.

Приятного чтения!

В этой статье я расскажу об интересном генераторе музыки, который работает на нейронных сетях. Генератор называется Amper. С его помощью любой человек, даже весьма далекий от сочинения композиций может самостоятельно создать уникальную мелодию и использовать ее в своих целях.

Вот, например, что нейросеть разработала для меня:

Существуют и другие генераторы музыки, но для их использования надо знать Python и иметь базовые понятия о библиотеках, на которых эти генераторы были созданы. Amper же предоставляет удобный и интуитивно понятный интерфейс.

Стать композитором теперь может каждый!

Продолжаю перевод замечательной книги «Создай свою нейросеть».

В этой части переведены следующие два раздела (1.3 и 1.4). В них мы вместе создадим простейший классификатор и прочно освоим понятие коэффициента скорости обучения. Научимся правильно и по шагам обучать классификатор.

Вы можете скачать PDF версию перевода.

Приятного чтения!

Источник: http://neuralnet.info/

Ссылка на основную публикацию