Мультимодальное обучение
Мультимодальное обучение Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. Включает методы, такие как линейная регрессия и логистическая […]
Мультимодальное обучение Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. Включает методы, такие как линейная регрессия и логистическая […]
Физическая нейронная сеть Определение и применение физической нейронной сети Физическая нейронная сеть использует электрически настраиваемый материал для эмуляции синапсов. Отличается
Транзистор памяти Определение и применение мемтранзистора Мемтранзистор — это экспериментальный компонент, сочетающий мемристорные и транзисторные технологии. Он используется для создания
Радиальная базисная функция Определение и свойства радиальных базисных функций Радиальные базисные функции (RBF) — это функции, которые зависят только от
Нейро-нечеткий Обзор нейро-нечеткой гибридизации Нейро-нечеткая система объединяет нейронные сети и нечеткую логику для создания гибридной интеллектуальной системы. В литературе нейро-нечеткая
Прямая подача (управление) Определение обратной связи Обратная связь — это процесс, при котором система изменяет свое состояние в ответ на
Нейронный машинный перевод Google Обзор Google Neural Machine Translation (GNMT) GNMT — система нейронного машинного перевода, представленная Google в 2016
Функция взмаха Определение функции swish Функция swish — это математическая функция с обучаемым параметром β или постоянным β = 1.
Модифицированный гиперболический тангенс Соболевой История и применение функции активации модифицированного гиперболического тангенса Соболевой Функция активации была предложена Еленой В. Соболевой
Функция сигмовидной кишки Сигмовидная функция — это функция, которая приближается к предельным значениям -1 и 1, но остается гладкой. Она
Остаточная нейронная сеть Остаточные сети — архитектура нейронных сетей, использующая сопоставления идентификаторов для соединения слоев. Остаточные сети были впервые представлены
Сеть эхо-состояний RNN (рекуррентные нейронные сети) используются для обработки последовательностей и временных рядов. ESN (сети эхо-состояний) являются разновидностью RNN, которые
Закрытый рекуррентный модуль Контролируемое обучение, обучение без присмотра, онлайн-обучение и другие методы машинного обучения. GRU — стробирующий механизм в рекуррентных
Дифференцируемый нейронный компьютер DNC — архитектура нейронной сети с расширенной памятью, вдохновленная архитектурой Фон Неймана. DNC превосходит традиционные архитектуры в
Гранит IBM Статья представляет собой список терминов и понятий, связанных с машинным обучением. IBM Granite — серия базовых моделей для
Глубокое обучение Глубокое обучение стало революционным подходом в распознавании речи и других областях. Глубокое обучение основано на искусственных нейронных сетях
Нейронная сеть (машинное обучение) Искусственные нейронные сети (ИНС) основаны на моделировании биологических нейронов для выполнения задач. ИНС способны изучать и
Выпрямитель (нейронные сети) ReLU (выпрямленная линейная единица) — популярная функция активации в глубоких нейронных сетях. ReLU имеет преимущества, такие как
Функция Softmax Функция softmax используется в задачах классификации для преобразования векторов в вероятности классов. Функция softmax является нелинейным вариантом мультиномиальной