Все жанры Все авторы
Справочник по нейронным сетям: от теории к практике - Виталий Гульчеев

Справочник по нейронным сетям: от теории к практике

Страниц

15

Год

2023

Вас волнует чудесный мир искусственных нейронных сетей? В этом уникальном руководстве вы найдете всю необходимую информацию о нейронных сетях: от их основ и способов построения до практического применения. Книга предлагает ясные и лаконичные объяснения, которые помогут вам познакомиться с основами нейронных сетей и их значением в машинном обучении. Вы сможете изучить различные типы нейронных сетей, включая сверточные и рекуррентные сети, и узнаете о передовых методах их создания, обучения и внедрения моделей. Более того, вам предоставляется возможность практического опыта работы с самыми популярными инструментами и библиотеками в области нейронных сетей, такими как TensorFlow, Keras и PyTorch, а также создания впечатляющих веб-приложений с использованием Flask. Независимо от того, являетесь ли вы начинающим специалистом в области анализа данных, инженером машинного обучения или исследователем искусственного интеллекта, данное руководство поможет вам совершенствовать свои навыки и знания, перенося их на новый уровень. Наполненная практическими примерами, советами по добавочной литературе и полезными советами для достижения успеха, эта книга обязательна для всех, кто хочет в полной мере использовать потенциал нейронных сетей для решения реальных задач.

Читать бесплатно онлайн Справочник по нейронным сетям: от теории к практике - Виталий Гульчеев

Глава 1: Введение в нейронные сети

Нейронные сети, также известные как искусственные нейронные сети, – это тип алгоритмов машинного обучения, вдохновленный структурой и функциями человеческого мозга. Эти алгоритмы предназначены для распознавания закономерностей в данных и составления прогнозов на основе этих закономерностей. Нейронные сети стали одним из самых популярных методов решения сложных задач в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и робототехники.

Нейронная сеть состоит из взаимосвязанных узлов обработки, называемых искусственными нейронами. Эти нейроны получают входные данные, выполняют математические операции и передают результаты следующему слою нейронов. Выходы последнего слоя нейронов представляют собой прогнозы, сделанные нейронной сетью.

Типы нейронных сетей

Существует несколько типов нейронных сетей, в том числе:

Нейронные сети с прямой передачей: это самый простой тип нейронных сетей, состоящий из входного слоя, скрытого слоя (слоев) и выходного слоя. Данные проходят через сеть в одном направлении – от входного слоя к выходному.

Конволюционные нейронные сети (CNN): это специализированные нейронные сети, используемые для распознавания и обработки изображений. Они имеют уникальную архитектуру, которая позволяет извлекать особенности из изображений.

Рекуррентные нейронные сети (RNNs): это нейронные сети, предназначенные для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или текстовые данные. Они имеют ячейки памяти, которые позволяют им сохранять информацию с предыдущих шагов.

Автоэнкодеры: это неконтролируемые нейронные сети, которые используются для сжатия данных и уменьшения размерности.

Чтобы понять, как работают нейронные сети, рассмотрим простой пример классификации изображений. Предположим, мы хотим классифицировать изображение как кошку или собаку. В этом случае на входной слой нейронной сети будут поступать значения пикселей изображения. Скрытый слой (слои) будет выполнять математические операции над этими значениями, чтобы извлечь признаки из изображения. Наконец, выходной слой будет делать предсказание на основе этих характеристик. Прогноз будет представлять собой вероятность для каждого класса (кошка или собака), и класс с наибольшей вероятностью будет окончательным прогнозом.

В целом, нейронные сети – это мощные алгоритмы для решения сложных проблем путем распознавания закономерностей в данных и составления прогнозов на основе этих закономерностей. Поняв различные типы нейронных сетей и принцип их работы, вы сможете построить свои собственные модели нейронных сетей.

Стоит добавить, что нейронные сети имеют множество применений в различных областях, таких как медицина, финансы, рекомендательные системы и многое другое. Они также используются для создания искусственного интеллекта, который может выполнять сложные задачи, которые раньше мог выполнять только человек. Однако при разработке нейросетевых моделей необходимо учитывать такие аспекты, как выбор оптимальной архитектуры, обучение сети, выбор оптимальных гиперпараметров, предотвращение переобучения и многое другое.

Глава 2: Подготовка данных

Предварительная обработка данных – важнейший шаг в построении нейронной сети, поскольку она может значительно повлиять на производительность модели. В этой главе мы рассмотрим важность предварительной обработки данных, а также методы обработки отсутствующих данных, нормализации и стандартизации данных и одноточечного кодирования категориальных переменных.

Вам может понравиться: