Разделы презентаций


Автокодировщики

Если в скрытом слое размерность меньше, чем во входном, то используется для уменьшения размерности входных данных А если в скрытом слое больше нейронов, то может использоваться для избавления данных от

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Автокодировщики

Автокодировщики

Слайд 3Если в скрытом слое размерность меньше, чем во входном, то

используется для уменьшения размерности входных данных А если в скрытом слое

больше нейронов, то может использоваться для избавления данных от искажений или в целом генерации данных, подавая на вход шум
Если в скрытом слое размерность меньше, чем во входном, то используется для уменьшения размерности входных данных

Слайд 4Generative adversarial networks(GANs) – соревновательные сети
Используются 2 нейронные сети, одна

учится генерировать данные, а вторая(дискриминатор) учится распознавать, реальные ли эти

данные, или сгенерированные сетью
Generative adversarial networks(GANs) – соревновательные сетиИспользуются 2 нейронные сети, одна учится генерировать данные, а вторая(дискриминатор) учится распознавать,

Слайд 5Например, генеративная сеть уподобляется фальшивомонетчику или подделывателю картин, а дискриминативная —

эксперту который стремится распознать подделку.
В популярном приложении генерации человеческих лиц

в качестве подлинных данных выступают реальные фотографии, а генеративная сеть пытается создать искусственные лица, варьируя комбинации таких латентных параметров, как цвет волос, пропорции лица, разрез глаз, форма носа, размер ушей, наличие бороды и усов и т. д
Например, генеративная сеть уподобляется фальшивомонетчику или подделывателю картин, а дискриминативная — эксперту который стремится распознать подделку.В популярном приложении

Слайд 6Рекуррентные НС
Идея в том что между нейронами создаются обратные связи,

благодаря чему сеть может обрабатывать и запоминать последовательности входов, то

есть у нее появляется некоторое подобие кратковременной памяти(например, запоминает порядок слов в предложении чтобы предсказать следующее)
Для этого нужно использовать более сложные нейроны, в которых хранится скрытое состояние(ячейка памяти)
Рекуррентные НСИдея в том что между нейронами создаются обратные связи, благодаря чему сеть может обрабатывать и запоминать

Слайд 9LSTM –long short term memory(подтип реккурентных)

LSTM –long short term memory(подтип реккурентных)

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика