Архив рубрики: Neural networks

От регрессии к нейронным сетям (From regression to neural networks)

Tags: Регрессия модель нейрона функция активации архитектура сети алгоритм обучения оптимизация функции потерь Введение  Модель нейрона Функции активации Архитектуры НС Обучение НС Проблемы с оптимизацией функции потерь Полезные ссылки Введение Известна функциональная зависимость между температурой по Цельсию (C )и Фаренгейту (F ): F = 1.8* C + 32. Определить параметры этой зависимости и, затем, предсказать результат можно по данным на входе и… Читать далее »

Основы калибровки (Calibration Basics)

Tags: Калибровка регрессия градуировка аппроксимация экстраполяция outliers MSE оптимизация Введение  Синонимы калибровки Выбор аппроксимирующей функции Подготовка данных Определение параметров функции Метрики качества регрессии Калибровка и проверка Задача калибровки в общем виде Оптимизация модели От регрессии к нейронным сетям Рекомендации Полезные ссылки Введение Калибровка — это процедура установления зависимости между входом (эталонные данные) и выходом (измеренные данные). Калибровка — это процедура… Читать далее »

Инструменты для машинного обучения через нейросети (Machine learning via neural networks)

Введение Нейросети — один из видов машинного обучения (подробнее см. Машинное обучение для людей). Краткая вводная информация о том, что такое НС, для чего нужны и какие бывают см. в статье От регрессии к нейронным сетям. Прежде, чем переходить к профессиональному машинному обучению через нейросети, рекомендуется ознакомиться с основами построения нейронных сетей на Python (numpy) в Visual… Читать далее »

Адекватность и оптимальность нейронной сети на примере распознавания поворота головы (Adequacy and optimality of the neural network for detecting head rotation)

Tags: нейронная сеть адекватность поворот головы Введение Постановка задачи Проверка нейронной сети на адекватность Выбор архитектуры сети Парадокс нейронной сети Наклон сигмоидальной функции Размер и соотношение разнотипных сигналов в обучающей выборке Линия размежевания разнотипных сигналов в обучающей выборке Обучение сети положительному (YES) и отрицательному (NO) жестам головой Анализ и выбор данных Общие выводы Программный код для… Читать далее »

Машинное обучение распознавать поворот лица (Machine learning to recognize face turn)

Tags: нейронная сеть распознавать поворот головы Введение Постановка задачи Оценка возможностей распознавать поворот лица через машинное обучение Программный код (вариант 1) Программный код (вариант 2) Адекватность и оптимальность нейронной сети для распознавания поворота головы Полезные ссылки Введение Как не зная алгоритм, а просто имея данные и ответ, получить из них алгоритм?  Альтернатива традиционному алгоритмическому подходу – нейронная… Читать далее »

Tensorflow, Python, Visual Studio. Quick start

Tags:  Tensorflow Python Visual Studio Quick start Линейная регрессия Введение Создание проекта и установка пакетов Предсказание результата по выборке для обучения Линейная регрессия Полезные ссылки Введение TensorFlow — один из многих пакетов, используемых разработчиками для облегчения работы с машинным обучением и повышения его эффективности. Если раньше (при использовании библиотеки numpy) нам надо было создавать свои классы, чтобы… Читать далее »

Обнаружение лица и выделение характерных точек (Face Detection in Python)

Tags:  OpenCV Face Detection keypoints landmarks Python MTCNN DLIB Введение Обнаружение лица через OpenCV Обнаружение лица в реальном времени (с помощью веб-камеры) Обнаружение лица через MTCNN Извлечение изображений лиц из фото Выделение 5 характерных точек лица через MTCNN Обнаружение лица и выделение 5 характерных точек  в реальном времени через MTCNN Обнаружение лица и выделение 68 характерных точек через DLIB Полезные… Читать далее »

Нейросеть для классификации фруктов на Python (Fruit Neural Network)

Tags:  Fruit Neural Network Python pickle Введение Гистограммы изображений Создание Pickle-файлов Структура нейросети Полезные ссылки Введение В статье Идентификация образов по цвету, текстуре и форме  рассмотрен алгоритмический подход к решению задачи распознавания фруктов. В статье Artificial Neural Network Implementation using NumPy and Classification of the Fruits360 Image Dataset  рассматривается альтернативный подход к решению подобной задачи  — с помощью нейросети… Читать далее »

Основы построения нейронных сетей на Python (numpy) в Visual Studio (Python numpy NN in Visual Studio)

Tags:  Python numpy neural networks Visual Studio Введение Создание нейронной сети в Visual Studio (версия кода 1) Простая нейронная сеть (версия кода 2) Простая нейронная сеть (версия кода 3) Примеры хорошо структурированных программ Нежное введение в тензоры для машинного обучения с NumPy Полезные ссылки Введение Из статьи вы узнаете, как написать простую нейросеть на Python с подключением библиотеки… Читать далее »

Идентификация по множеству признаков при помощи нейросети (Identification by multiple features. Using neural network)

Tags:  обучение НС принятие решения  множество признаков Постановка задачи Модель нейросети для идентификации Оптимизация погрешности выходных сигналов Полезные ссылки Постановка задачи Ниже исследуются возможности решения задачи идентификации по множеству признаков с помощью нейронной сети (НС). Распознающую систему представим в виде «чёрного ящика». У этого ящика есть n входов, на которые подаются значения признаков субъекта для… Читать далее »