|
USA-NY-ASTORIA Azienda Directories
|
Azienda News:
- Cum funcționează exact IA bazată pe rețea neuronală?
Astăzi, inteligența artificială (IA) bazată pe rețele neuronale imită modul în care creierul uman funcționează pentru a rezolva probleme, a procesa date și a genera cunoștințe Rețelele neuronale sunt o componentă fundamentală a învățării profunde, un subdomeniu al învățării automate
- Ce este AI generativă? Cum funcţionează? - Oracle
Acest articol este o explorare în profunzime a promisiunilor și pericolelor inteligenței artificiale generative: cum funcționează, aplicațiile, cazurile de utilizare și exemplele cele mai apropiate, limitările sale, potențialele beneficii și riscuri de afaceri, cele mai bune practici de utilizare a acesteia și o privire spre viitorul
- Rețele neuronale profunde: ce sunt și cum funcționează
Următorul Vom vedea în profunzime ideea de rețele neuronale artificiale și profunde, înțelegând cum funcționează, cum sunt antrenați și cum se produc interacțiunile dintre diferiții neuroni care îi constituie
- Tutorial de rețea neuronală artificială cu exemple TensorFlow ANN
Să vedem un exemplu de rețea neuronală artificială în acțiune despre cum funcționează o rețea neuronală pentru o problemă tipică de clasificare Există două intrări, x1 și x2 cu o valoare aleatorie
- Introducere în rețele neuronale - Teorie și aplicații - Code IT
La finalul procesului de învățare vedem de fapt și ce a făcut rețeaua: a adus modificări la ponderile rețelei, până când acestea au clasificat corect toate datele de intrare Cum știm câte modificări ar trebui să facem la acele ponderi?
- Cum funcționează rețelele neurale în procesoarele de tip NPU
Iată cum funcționează, în linii mari, rețelele neurale în procesoarele NPU: Preprocesarea datelor de intrare; În primul rând, datele de intrare, cum ar fi imagini, texte sau sunete, sunt preprocesate pentru a fi pregătite pentru rețeaua neurală Aceste date sunt adesea normalizate, scalate sau filtrate înainte de a fi trimise prin
- Unde sunt stocate informațiile despre un model de rețea . . .
Acești parametri sunt salvați în memorie atunci când modelul este antrenat și pot fi stocați în diverse formate de fișiere pentru utilizare ulterioară, cum ar fi HDF5, JSON sau formate proprietare specifice anumitor framework-uri de învățare automată, cum ar fi TensorFlow sau PyTorch
|
|