В статье «Как исследователи нарушают привычные подходы в ИИ, исключая матричное умножение» упоминалось, в частности, что перспективным кажется хранение в нейросетевых матрицах лишь троичных значений: (-1, 0, 1), иначе говоря - тритов. Такие матрицы умножать друг на друга проще. И в моей статье я расскажу, как собственно, матрицы из тритов хранить и умножать.
Рубрика «нейронная сеть»
Умножение троичных матриц для нейросетей
2024-11-12 в 3:21, admin, рубрики: матрица из тритов, нейронная сеть, потритовое умножение, представление тритов, тритовая матрица, триты, троичная арифметика, троичная матрица, троичный вектор, ускорение нейросетейGPT — технология добра-зла
2024-09-05 в 18:11, admin, рубрики: gpt, gpt-4, python, python3, нейронная сеть, нейросети, нейросеть1000 мозгов — новая книга о многогранном человеческом интеллекте
2024-07-09 в 8:25, admin, рубрики: Алгоритмы, интеллектуальные системы, книга, мозги, нейробиология, нейронная сеть, нейросети, обучение
Привет!
Никто не может отрицать, что мозг — это интересно. Изучен он примерно на уровне марсианских пустынь. И это при том, что он лежит в черепной коробке у каждого из нас.
Совсем недавно появилась поистине революционная теория работы мозга. И придумана она, внимание, бывшим разработчиком популярных КПК, основателем Palm Computing. Неожиданно, верно? И для того чтобы донести свою новейшую теорию до широкой аудитории, Джефф Хокинс написал книгу. Научно-популярную. И сегодня мы ее разберем по кусочкам! Читать полностью »
Нейросеть — что это такое и как создать свою нейросеть
2023-05-20 в 18:56, admin, рубрики: Алгоритмы, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейронная сеть, нейронные сети, нейросеть, нейросеть midjourney, нейросеть аниме, нейросеть онлайн, нейросеть рисует, нейросеть рисует онлайн, нейросеть это, что такое нейросетьЧто такое нейросеть? В базовом понимании, нейросеть – это совокупность связанных нейронных блоков, выполняющих обработку информации.
I. Основы нейросетей
В поисковых системах ежедневно растет количество запросов, что такое нейросеть (далее — НС). Прежде всего это связано с растущим интересом к технологиям на базе искусственного интеллекта (далее — ИИ). Многие из нас даже не подозревают, что мы практически ежедневно используем модели глубокого обучения. Запросы Siri или взаимодействие с чат-ботами в мессенджерах — один из ярких примеров использования НС.
Как я перестал беспокоиться и полюбил абсолютную активацию
2023-05-03 в 5:25, admin, рубрики: машинное обучение, нейронная сеть, функции активацииНемного истории
Автоматический подбор синаптических весов. Самое начало. Циклический перебор
2022-09-03 в 13:32, admin, рубрики: алгоритм, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронки, нейронная сеть, нейронные сети, ПрограммированиеВ одной из предыдущих статей (Синаптические веса в нейронных сетях – просто и доступно) мы разбирались со смыслом синаптических весов на примере определения цифры на 13-ти сегментном индикаторе и подбирали веса "вручную", путем логических рассуждений.
С этой статьи приступаем к автоматическому подбору и рассматриваем один из наиболее простых способов – циклический перебор.
NNHelper – пакет на языке Go для создания и использования нейронной сети
2022-05-08 в 1:32, admin, рубрики: Go, golang, machinelearning, neural networks, машинное обучение, нейронная матрица, нейронная сеть
Краткое содержание
Данная статья описывает работу пакета nnhelper, предназначенного для создания и использования нейронных сетей в программах на языке Go.
Лучшее в мире видео-объяснение нейронных сетей, глубокого обучения, градиентного спуска и обратного распространения
2020-12-18 в 11:28, admin, рубрики: 3blue1brown, deep learning, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейронная сеть, обработка изображений, Учебный процесс в IT
Видео от 3Blue1Brown отличаются поразительной понятностью и лаконичность. Делать конспект видеоуроков по нейронным сетям у меня не получилось, ибо это была бы просто раскадровка, да и особая магия динамики именно видео непросто передать.
Из комментариев к прошлым публикациям мне стало понятно, что есть большое количество людей, кто не знает про канал, поэтому хочу поделиться четырьмя видео (+ русские субтитры и дубляж) и сэкономить время школьникам, родителям и учителям, чтобы они могли иметь быстрый доступ к самому интересному и качественному объяснению одной из самых важных тем современности.
Читать полностью »
Треугольник Паскаля vs цепочек типа «000…-111…» в бинарных рядах и нейронных сетях
2019-09-09 в 13:23, admin, рубрики: ata analysis, big data, binary Lyndon words, binomial coefficient, Binomial Theorem, boolean, data mining, machine learning, neural network, Pascal's Triangle, rules-based, tests of randomness, Алгоритмы, анализ данных, белый шум, бинарная последовательность, биномиальный коэффициент, вероятность ошибки, ГСПЧ, кластеризация данных, марковский процесс, математика, нейрон, нейронная сеть, открытые данные, ошибки первого и второго рода, Перцептрон, поиск закономерностей, последовательность, проверка гипотезы, распределение вероятностей, синапс, слова Линдона, случайный процесс, статистика, теорема Эрдёша-Реньи, треугольник Паскаля, фрактальные свойства, экспертные системыСерия «Белый шум рисует черный квадрат»
История цикла этих публикаций начинается с того, что в книге Г.Секей «Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике» (стр.43), было обнаружено следующее утверждение:
Рис. 1.
По анализу комментарий к первым публикациям (часть 1, часть 2) и последующими рассуждениями созрела идея представить эту теорему в более наглядном виде.
Большинству из участников сообщества знаком треугольник Паскаля, как следствие биноминального распределения вероятностей и многие сопутствующие законы. Для понимания механизма образования треугольника Паскаля развернем его детальнее, с развертыванием потоков его образования. В треугольнике Паскаля узлы формируются по соотношению 0 и 1, рисунок ниже.
Рис. 2.
Для понимания теоремы Эрдёша-Реньи составим аналогичную модель, но узлы будут формироваться из значений, в которых присутствуют наибольшие цепочки, состоящие последовательно из одинаковых значений. Кластеризации будет проводиться по следующему правилу: цепочки 01/10, к кластеру «1»; цепочки 00/11, к кластеру «2»; цепочки 000/111, к кластеру «3» и т.д. При этом разобьём пирамиду на две симметричные составляющие рисунок 3.
Рис. 3.
Первое что бросается в глаза это то, что все перемещения происходят из более низкого кластера в более высокий и наоборот быть не может. Это естественно, так как если цепочка размера j сложилась, то она уже не может исчезнуть.
Читать полностью »
Создаём нейронную сеть, предсказывающую рак груди за пять минут
2019-06-30 в 13:08, admin, рубрики: big data, data mining, python, диагностика, искусственный интеллект, лайфхак, нейронная сеть, Программирование, рак грудиПривет.
Создать такую нейронную сеть — просто.
Минута первая: введение
Этот высокоуровневый урок рассчитан на новичков в машинном обучении и искусственном интеллекте. Для того, чтобы успешно создать нейронную сеть, необходимо:
- Установленный Python;
- Как минимум начальный уровень программирования;
- Пять минут свободного времени.
Мы пропустим много деталей работы нейронной сети, не будем углубляться в теоретическую часть, а сфокусируемся на предсказании рака за 5 минут.
Для построения предсказаний будем использовать имплементацию нейронной сети из библиотеки scikit-learn. Сами же предсказания будут основаны на данных из датасета Калифорнийского университета в Ирвайн “Breast Cancer Wisconsin” (рак груди, Висконсин). На вход нейронной сети подаются свойства клеточных ядер новообразования (например, строение), а на выходе мы получаем предсказание: злокачественное или доброкачественное новообразование.Читать полностью »