![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Учебный фреймворк на Java по глубокому обучению |
|
МЕНЮ Искусственный интеллект. Новости Поиск ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Интернет вещей Искусственные нейросети Угроза ИИ Машинное обуч. (Ошибки) Работа разума и сознаниеВнедрение ИИМашинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Big data Робототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации
Генетические алгоритмы Голосовой помощник Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты RSS RSS новости Авторизация
Новостная лента форума ailab.ru
|
2018-04-01 13:47 теория программирования, искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети ![]() Недавно мы выпустили первую версию нового фреймворка по глубокому обучению DeepJava (DJ) 0.01. Основная цель фреймворка, по крайней мере, на текущий момент, чисто учебная. Мы строим шаг за шагом фреймворк, у которого:
Вместе с нашим первым релизом мы так же выпустили первую главу открытой книги по глубокому обучению. Книга пишется для Java инженеров, которые ранее не занимались нейронными сетями. При этом процесс обучения строится вокруг создания своего фреймворка с нуля: При создании нашего учебного фреймворка мы будим вводить новые понятия и сущности только там и тогда, где это действительно необходимо. Например, в первом релизе представление сети сделано так, как инстинктивно большинство инженеров захочет его сделать, в виде графа (а не набора тензоров). Это позволяет создавать более гибкие сети. Поскольку у нас уже есть код, который тренирует модель MNIst, мы можем увидеть, насколько медленно работает подобное представление сети. Теперь, уткнувшись в эту проблему, в дальнейших главах мы познакомим читателя с основами линейной алгебры в том объеме который необходим, чтобы решить ровно эту проблему. И т.д. мы планируем вводить сущности там, где это необходимо, по мере появления проблем до тех пор, пока мы не посмотрим фреймворк. Несколько небольших плюшек:
PS Если кто видел наше видео "нейронные сети за 30 минут", то вот небольшой пример кода как воссоздать сеть из видео на DJ:
Источник: habrahabr.ru |
|