ექსპერიმენტული მანქანათმცოდნეობა ძალიან სახალისო ხდება! სიგნალის დამუშავების ალგორითმების ღრმა ნერვული ქსელით ჩანაცვლების შესახებ ჩემი გამოძიების შემდეგ, რომელიც დაინტერესებული მკითხველისთვის არის დოკუმენტირებული სტატიაში მანქანათმცოდნეობა და სიგნალის დამუშავება, მე შევეცადე სხვა ორი ცნობილი ნერვული ქსელის არქიტექტურა: LSTM და CNN.

ანალოგური საათი html კოდი

წარმოგიდგენთ CNN და LSTM

სანამ ჩემი შედარების დეტალებს შევეხებით, აქ არის შესავალი, უფრო სწორად, ჩემი გაგება სხვა ნერვული ქსელის არქიტექტურის შესახებ. ჩვენ ყველას გვესმის ღრმა ნერვული ქსელი, რომელიც არის ნეირონების ნაკრები თითო ფენაზე, რომლებიც ერთმანეთთან ურთიერთკავშირშია მომდევნო ფენის ნეირონების სხვა ნაკრებთან და ასე შემდეგ. თითოეული ნეირონი ახორციელებს განტოლებას y = f ( Wx _ + ბ ) _ შეყვანისთვის x და გამომავალი და , სად ვ არის არაწრფივი გააქტიურების ფუნქცია, IN არის წონის მატრიცა და ბ არის მიკერძოება აქ არის სურათი აქედან https://playground.tensorflow.org/

დააჩქარეთ ჩამოტვირთვების დუბლიკატი გარიგებები

#ნერვული ქსელები #lstm #მანქანათმცოდნეობა #კნნ #კერა

drejtimdatascience.com

შედარება DNN, CNN და LSTM გამოყენებით TF/Keras

ექსპერიმენტული მანქანათმცოდნეობა ძალიან სახალისო ხდება! სიგნალის დამუშავების ალგორითმების ღრმა ნერვული ქსელით ჩანაცვლების შესახებ ჩემი გამოძიების შემდეგ, რომელიც დაინტერესებული მკითხველისთვის არის დოკუმენტირებული სტატიაში მანქანათმცოდნეობა და სიგნალის დამუშავება, მე შევეცადე სხვა ორი ცნობილი ნერვული ქსელის არქიტექტურა: LSTM და CNN. სწრაფი მიმოხილვა სხვადასხვა ნერვული ქსელის არქიტექტურებზე, მათ უპირატესობებსა და ნაკლოვანებებზე. შედარება DNN, CNN და LSTM გამოყენებით TF/Keras