RadioProg
  • Статьи
    • Радиоэлектроника
      • Антенны и распространение радиоволн
      • Беспроводная связь
      • Высокочастотная техника
      • Волоконно-оптические линии связи (ВОЛС)
      • Измерительная техника
      • Исполнительные механизмы и драйверы
      • САПР
      • Спутниковая связь
      • Схемотехника
      • Телевидение
      • Цифровая электроника
      • Технологии и инструменты
      • Электронные компоненты
      • А что внутри?
      • Прочее (радиоэлектроника)
    • Программирование
      • Алгоритмы и структуры данных
      • Базы данных
      • Веб-разработка
      • Мультимедиа (разработка ПО)
      • Нейронные сети
      • Паттерны проектирования
      • Связь
      • Системы сборки ПО
      • Языки программирования
    • IT
      • Компьютерные сети
      • Операционные системы
      • Верстка
      • Системы контроля версий
    • Прочее
      • История технологий
      • Мультимедиа
      • Новости телекома
      • Нормативная документация
      • Охрана труда
      • Полезные программы
      • Просто интересно
      • Экономика телекоммуникаций и электронной промышленности
      • Экономика и инвестиции
  • Книги / руководства
  • Инструменты
    • Калькуляторы
  • Описания / ссылки на магазины
    • RF, Wi-Fi, Bluetooth, GSM, GPRS, GPS
    • Датчики
    • Дисплеи, индикаторы, светодиоды
    • Исполнительные механизмы и драйверы
    • Источники питания
    • Кнопки, клавиатуры, потенциометры
    • Макетирование
    • Одноплатные компьютеры
    • Отладочные платы
    • Платы расширения (shields)
    • Преобразователи, переходники, кабели
    • Прочие радиодетали
    • Приборы, инструменты, расходные материалы
    • Прочее (тех. описания, ссылки)
  1. Программирование

Нейронные сети

Статьи

Понятие локальных минимумов в обучении нейронных сетей (добавлено 15 февраля 2020 в 19:38)
В данной статье обсуждается сложность, которая может помешать нашему перцептрону достичь адекватной точности классификации.
Добавление узлов смещения в нейронную сеть (добавлено 15 февраля 2020 в 17:41)
В данной статье показано, как добавить значения смещения в многослойный перцептрон, реализованный на языке программирования высокого уровня, таком как Python.
Как увеличить точность скрытого слоя нейронной сети (добавлено 15 февраля 2020 в 15:20)
В данной статье мы проведем некоторые эксперименты по классификации и соберем данные о взаимосвязи между размерностью скрытого слоя и производительностью сети. А также рассмотрим, как изменить скрытый слой для повышения точности нейронной сети, используя реализацию на Python и примеры задач.
Сколько скрытых слоев и скрытых узлов необходимо в нейронной сети? (добавлено 10 февраля 2020 в 22:19)
В данной статье приводятся рекомендации по настройке скрытой части многослойного перцептрона.
Обучающие наборы данных для нейронных сетей: как обучить и проверить нейросеть на Python (добавлено 7 февраля 2020 в 02:02)
В данной статье мы будем использовать для обучения многослойного перцептрона сгенерированные в Excel выборки, а затем посмотрим, как нейросеть работает с проверочными выборками.
Обработка сигналов с помощью нейронных сетей: валидация в проектировании нейросетей (добавлено 6 февраля 2020 в 18:52)
В данной статье объясняется, почему, когда мы обрабатываем данные с использованием нейронной сети, особенно важна валидация.
Как создать нейронную сеть многослойный перцептрон на Python (добавлено 1 февраля 2020 в 17:16)
Данная статья шаг за шагом проведет вас по программе на Python, которая позволит нам обучить нейронную сеть и выполнить сложную классификацию.
Архитектура нейросети для реализации на Python (добавлено 31 января 2020 в 03:25)
В данной статье обсуждается конфигурация перцептрона, которую мы будем использовать в наших экспериментах по обучению нейронных сетей и классификации, а также мы рассмотрим связанную с этим тему узлов смещения.
Как обучить нейронную сеть многослойный перцептрон (добавлено 29 января 2020 в 16:36)
Мы можем значительно повысить производительность перцептрона, добавив слой скрытых узлов, но эти скрытые узлы также сделают обучение более сложным.
Сигмоидная функция активации: активация в нейронных сетях многослойный перцептрон (добавлено 28 января 2020 в 01:48)
В данной статье мы увидим, почему для нейронной сети, которая обучается посредством градиентного спуска, нам нужна новая функция активации.
Формулы обучения и обратное распространение для многослойных перцептронов (добавлено 8 января 2020 в 18:22)
В данной статье представлены формулы, которые мы используем при выполнении вычислений для обновления весовых коэффициентов, а также мы обсудим концепцию обратного распространения.
Продвинутое машинное обучение с многослойным перцептроном (добавлено 7 января 2020 в 18:04)
В данной статье объясняется, почему высокопроизводительным нейронным сетям требуется дополнительный «скрытый» слой вычислительных узлов.
Понятие скорости обучения в нейронных сетях (добавлено 6 января 2020 в 16:51)
В данной статье обсуждается скорость обучения, которая играет важную роль в обучении нейронной сети.
Введение в теорию обучения нейронных сетей (добавлено 5 января 2020 в 18:59)
В данной статье мы рассмотрим обучение перцептрона с более теоретической точки зрения, сосредоточившись на «чаше ошибки».
Понятие обучения простой нейронной сети (добавлено 5 января 2020 в 15:31)
В данной статье мы рассмотрим некоторые важные аспекты обучения нейронных сетей, а затем обсудим концепцию переобучения.
Как обучить простую нейронную сеть перцептрон (добавлено 5 января 2020 в 13:05)
В данной статье представлен код на Python, который позволяет автоматически генерировать веса для простой нейронной сети.
Как использовать простой пример нейросети перцептрон для классификации данных (добавлено 5 января 2020 в 03:11)
Данная статья демонстрирует основные функциональные возможности нейронной сети перцептрон и объясняет цель обучения.
Как выполнить классификацию с помощью нейронной сети: что такое перцептрон? (добавлено 5 января 2020 в 00:37)
Данная статья исследует основы теории и структуру известной топологии нейронной сети.
Начало
Последние материалы
в разделе Программирование
  • Руководство CMake. Шаг 1. Базовая отправная точка
  • Руководство CMake. Введение
  • Пример редактируемой древовидной модели в проекте с Qt
  • Пример простой древовидной модели в проекте с Qt
  • Сборка проектов из командной строки
  • Сборка повторно используемого QML-модуля
  • Сборка QML-приложения с помощью CMake
  • Начало работы с CMake в Qt-проектах
  • Использование пользовательских удалителей (deleter) с shared_ptr и unique_ptr в C++
  • Краткая справка по умным указателям в C++
Последние материалы
в других разделах
  • Вопросы/ответы для подготовки к экзамену по охране труда. Обучение, проверка знаний, инструктажи
  • Вопросы/ответы для подготовки к экзамену по электробезопасности. Технические мероприятия
  • Вопросы/ответы для подготовки к экзамену по электробезопасности. Организация работ
  • 8.2 Настройка Git – Атрибуты Git
  • 8.1 Настройка Git – Конфигурация Git
  • 7.15 Инструменты Git – Заключение
  • 7.14 Инструменты Git – Хранилище учётных данных
  • 7.13 Инструменты Git – Замена
  • 7.12 Инструменты Git – Создание пакетов
  • 7.11 Инструменты Git – Подмодули

Присоединяйтесь к нам во ВКонтакте!

Яндекс.Метрика
Радиоэлектроника
  • Антенны и распространение радиоволн
  • Беспроводная связь
  • Высокочастотная техника
  • Волоконно-оптические линии связи (ВОЛС)
  • Измерительная техника
  • Исполнительные механизмы и драйверы
  • САПР
  • Спутниковая связь
  • Схемотехника
  • Телевидение
  • Цифровая электроника
  • Технологии и инструменты
  • Электронные компоненты
  • А что внутри?
  • Прочее (радиоэлектроника)
Программирование
  • Алгоритмы и структуры данных
  • Базы данных
  • Веб-разработка
  • Мультимедиа (разработка ПО)
  • Нейронные сети
  • Паттерны проектирования
  • Связь
  • Системы сборки ПО
  • Языки программирования
IT
  • Компьютерные сети
  • Операционные системы
  • Верстка
  • Системы контроля версий
Прочее
  • История технологий
  • Мультимедиа
  • Новости телекома
  • Нормативная документация
  • Охрана труда
  • Полезные программы
  • Просто интересно
  • Экономика телекоммуникаций и электронной промышленности
  • Экономика и инвестиции
radioprog logo

Мы в соцсетях

         

Карта сайта

Последние материалы

Контакты: radioprog@gmail.com

© 2008 — 2023 RadioProg.RU