Статьи и вопросы по тегу "нейронные сети"

Перевод статьи Convolutional Neural Network 3 things you need to know

Глубокое обучение - это метод машинного обучения, который учит компьютеры делать то, что естественно для людей: учиться на собственном примере. Глубокое обучение - это ключевая технология, лежащая в основе беспилотных автомобилей, позволяющая им распознавать знак остановки или отличать пешехода от фонарного столба. Это ключ к голосовому управлению в потребительских устройствах, таких как телефоны, планшеты, телевизоры и громкоговорители. В последнее время глубокому обучению уделяется много внимания и не зря. Это достижение результатов, которые раньше были невозможны.

При глубоком обучении компьютерная модель учится выполнять задачи классификации непосредственно из изображений, текста или звука. Модели глубокого обучения могут достигать высочайшей точности, иногда превышающей производительность человеческого уровня. Модели обучаются с использованием большого набора помеченных данных и архитектур нейронных сетей, которые содержат много слоев.

Этапы разработки:

• Идентификация модели электропривода
• Моделирование системы управления
• Применение искусственных нейронных сетей

Представлена лабораторная работа по теме "Реализация нейроной сети CMAC в Матлаб", предлагаемая студентам МФТИ и НИУ ВШЭ в рамках курсов "Нейросетевые технологии".

Автор материала - Ю.П.Маслобоев.

При разработке Neural Network Toolbox использованы принципы объектно-ориентированного программирования. Основной объект – нейронная сеть. В этом разделе описаны основные свойства сети. Автор материала - Ю.П.Маслобоев.

В данной статье кратко рассказывается о процессе взлома captcha используемой ранее при входе на сайт Хабрахабр. 
Целью работы является применение знаний на практике и проверка сложности каптчи. 
При разработке алгоритма использован Matlab.