Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Neural Networks
Backpropagacja to algorytm służący do trenowania sztucznych sieci neuronowych poprzez dostosowywanie wag w celu minimalizacji błędu predykcji. Dowiedz się, jak działa, jakie są jej etapy i zasady podczas uczenia sieci neuronowych.
Batch normalization to przełomowa technika w uczeniu głębokim, która znacząco usprawnia proces trenowania sieci neuronowych poprzez eliminację wewnętrznego przesunięcia kowariancji, stabilizację aktywacji oraz umożliwienie szybszego i bardziej stabilnego treningu.
Poznaj, jak system Blackwell firmy NVIDIA wprowadza nową erę przyspieszonego przetwarzania, rewolucjonizując branże dzięki zaawansowanej technologii GPU, sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu. Odkryj wizję Jensena Huanga oraz przełomowy wpływ GPU wykraczający poza tradycyjne skalowanie CPU.
Chainer to otwartoźródłowy framework do głębokiego uczenia, oferujący elastyczną, intuicyjną i wydajną platformę dla sieci neuronowych, z dynamicznymi grafami define-by-run, akceleracją GPU i szerokim wsparciem dla architektur. Opracowany przez Preferred Networks przy udziale dużych firm technologicznych, idealny do badań, prototypowania i rozproszonego treningu, lecz obecnie jest w trybie utrzymania.
Dropout to technika regularyzacji w sztucznej inteligencji, szczególnie w sieciach neuronowych, która przeciwdziała przeuczeniu poprzez losowe wyłączanie neuronów podczas treningu, wspierając naukę odpornych cech i lepszą generalizację na nowe dane.
Dwukierunkowa długa pamięć krótkoterminowa (BiLSTM) to zaawansowany typ architektury rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN), która przetwarza dane sekwencyjne zarówno w kierunku do przodu, jak i do tyłu, zwiększając zrozumienie kontekstu w aplikacjach z zakresu NLP, rozpoznawania mowy i bioinformatyki.
Funkcje aktywacji są fundamentalne dla sztucznych sieci neuronowych, wprowadzając nieliniowość i umożliwiając uczenie się złożonych wzorców. W tym artykule omówiono ich cele, rodzaje, wyzwania oraz kluczowe zastosowania w AI, deep learningu i sieciach neuronowych.
Odkryj Generator Podpisów do Obrazów oparty na AI od FlowHunt. Twórz natychmiast angażujące i trafne podpisy do swoich zdjęć z możliwością dostosowania stylu i tonu—idealne dla entuzjastów mediów społecznościowych, twórców treści i marketerów.
Generatywna Sieć Konkurencyjna (GAN) to struktura uczenia maszynowego złożona z dwóch sieci neuronowych — generatora i dyskryminatora — które rywalizują ze sobą, aby generować dane nieodróżnialne od prawdziwych. Wprowadzona przez Iana Goodfellowa w 2014 roku, GAN-y są szeroko stosowane do generowania obrazów, augmentacji danych, wykrywania anomalii i innych zastosowań.
Keras to potężne i przyjazne dla użytkownika, otwartoźródłowe API wysokopoziomowych sieci neuronowych, napisane w Pythonie i mogące działać na TensorFlow, CNTK lub Theano. Umożliwia szybkie eksperymentowanie oraz wspiera zarówno produkcyjne, jak i badawcze zastosowania dzięki modułowości i prostocie.
Long Short-Term Memory (LSTM) to specjalistyczny typ architektury Recurrent Neural Network (RNN), zaprojektowany do nauki długoterminowych zależności w danych sekwencyjnych. Sieci LSTM wykorzystują komórki pamięci oraz mechanizmy bramek, aby rozwiązać problem znikającego gradientu, co czyni je niezbędnymi do zadań takich jak modelowanie języka, rozpoznawanie mowy czy prognozowanie szeregów czasowych.
Apache MXNet to otwartoźródłowy framework do głębokiego uczenia, zaprojektowany do wydajnego i elastycznego trenowania oraz wdrażania głębokich sieci neuronowych. Znany ze swojej skalowalności, hybrydowego modelu programowania oraz wsparcia wielu języków, MXNet umożliwia badaczom i deweloperom tworzenie zaawansowanych rozwiązań AI.
Pamięć asocjacyjna w sztucznej inteligencji (AI) umożliwia systemom przywoływanie informacji na podstawie wzorców i skojarzeń, naśladując ludzką pamięć. Ten model pamięci usprawnia rozpoznawanie wzorców, wyszukiwanie danych i uczenie się w aplikacjach AI, takich jak chatboty i narzędzia automatyzacji.
Regularyzacja w sztucznej inteligencji (AI) odnosi się do zestawu technik używanych do zapobiegania przeuczeniu modeli uczenia maszynowego poprzez wprowadzanie ograniczeń w trakcie treningu, co umożliwia lepszą generalizację na nieznane dane.
Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) to zaawansowana klasa sztucznych sieci neuronowych zaprojektowanych do przetwarzania danych sekwencyjnych poprzez wykorzystanie pamięci poprzednich wejść. RNN świetnie sprawdzają się w zadaniach, gdzie kolejność danych jest kluczowa, w tym w NLP, rozpoznawaniu mowy i prognozowaniu szeregów czasowych.
Rozpoznawanie wzorców to proces obliczeniowy polegający na identyfikowaniu wzorców i regularności w danych, kluczowy w takich dziedzinach jak AI, informatyka, psychologia i analiza danych. Automatyzuje rozpoznawanie struktur w mowie, tekście, obrazach i abstrakcyjnych zbiorach danych, umożliwiając inteligentne systemy i aplikacje, takie jak widzenie komputerowe, rozpoznawanie mowy, OCR i wykrywanie oszustw.
Sieć Głębokich Przekonań (DBN) to zaawansowany model generatywny wykorzystujący głęboką architekturę oraz Ograniczone Maszyny Boltzmanna (RBM) do nauki hierarchicznych reprezentacji danych w zadaniach zarówno nadzorowanych, jak i nienadzorowanych, takich jak rozpoznawanie obrazów i mowy.
Sieć neuronowa, czyli sztuczna sieć neuronowa (ANN), to model obliczeniowy inspirowany ludzkim mózgiem, kluczowy w AI i uczeniu maszynowym do zadań takich jak rozpoznawanie wzorców, podejmowanie decyzji oraz zastosowania w deep learningu.
Spadek gradientowy to fundamentalny algorytm optymalizacyjny szeroko stosowany w uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu do minimalizacji funkcji kosztu lub straty poprzez iteracyjne dostosowywanie parametrów modelu. Jest kluczowy dla optymalizacji modeli takich jak sieci neuronowe i występuje w wariantach takich jak Batch, Stochastic i Mini-Batch Gradient Descent.
Sztuczne Sieci Neuronowe (ANN) to podzbiór algorytmów uczenia maszynowego wzorowanych na ludzkim mózgu. Te modele obliczeniowe składają się ze współpołączonych węzłów, czyli 'neuronów', które razem rozwiązują złożone problemy. ANNy są szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i mowy, przetwarzanie języka naturalnego oraz analityka predykcyjna.
Torch to otwartoźródłowa biblioteka uczenia maszynowego oraz framework do obliczeń naukowych oparty na języku Lua, zoptymalizowany pod kątem zadań związanych z uczeniem głębokim i sztuczną inteligencją. Udostępnia narzędzia do budowy sieci neuronowych, wspiera akcelerację GPU i była prekursorem PyTorch.
Transformatory to rewolucyjna architektura sieci neuronowych, która zrewolucjonizowała sztuczną inteligencję, zwłaszcza w przetwarzaniu języka naturalnego. Wprowadzona w pracy 'Attention is All You Need' z 2017 roku, umożliwia wydajne przetwarzanie równoległe i stała się podstawą modeli takich jak BERT i GPT, wpływając na NLP, widzenie komputerowe i wiele innych dziedzin.
Model transformera to rodzaj sieci neuronowej zaprojektowanej specjalnie do obsługi danych sekwencyjnych, takich jak tekst, mowa czy dane szeregów czasowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, takich jak RNN i CNN, transformatory wykorzystują mechanizm uwagi do ważenia istotności elementów w sekwencji wejściowej, co umożliwia osiąganie wysokiej wydajności w takich zastosowaniach jak NLP, rozpoznawanie mowy, genomika i wiele innych.
Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego w sztucznej inteligencji (SI), który naśladuje działanie ludzkiego mózgu w przetwarzaniu danych i tworzeniu wzorców wykorzystywanych w podejmowaniu decyzji. Inspiracją dla tej technologii jest struktura i funkcjonowanie mózgu, określane jako sztuczne sieci neuronowe. Algorytmy uczenia głębokiego analizują i interpretują złożone relacje danych, umożliwiając zadania takie jak rozpoznawanie mowy, klasyfikacja obrazów oraz rozwiązywanie skomplikowanych problemów z wysoką dokładnością.
Poznaj zaawansowane możliwości agenta AI Claude 3. Ta dogłębna analiza ujawnia, jak Claude 3 wykracza poza generowanie tekstu, prezentując umiejętność rozumowania, rozwiązywania problemów i kreatywności w różnych zadaniach.
Poznaj podstawy rozumowania AI, w tym jego typy, znaczenie i zastosowania w rzeczywistych sytuacjach. Dowiedz się, jak AI naśladuje ludzki sposób myślenia, usprawnia podejmowanie decyzji oraz jakie wyzwania związane z uprzedzeniami i sprawiedliwością pojawiają się w zaawansowanych modelach, takich jak o1 OpenAI.
