Джейд Картер - Сверточные нейросети

Сверточные нейросети
Название: Сверточные нейросети
Автор:
Жанры: Программирование | Компьютерная справочная литература | Книги о компьютерах
Серии: Нет данных
ISBN: Нет данных
Год: 2024
О чем книга "Сверточные нейросети"

Сверточные нейронные сети (CNN) представляют собой один из самых значительных прорывов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Они стали фундаментом множества современных приложений, от распознавания изображений и видео до автономных систем и обработки естественного языка. Эта книга предлагает руководство по изучению и применению CNN, охватывая как базовые, так и продвинутые концепции. Книга подробно рассматривает ключевые элементы CNN, такие как свертка, функции активации, пулинг и нормализация. Вы узнаете, как эти элементы работают вместе, создавая мощные архитектуры, способные извлекать иерархические представления из данных. Исторический обзор эволюции CNN, от первых моделей до современных архитектур, таких как AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet и EfficientNet, помогает понять, как и почему эти сети стали столь эффективными.

Бесплатно читать онлайн Сверточные нейросети



Предисловие

Добро пожаловать в мир сверточных нейронных сетей (CNN), одну из самых захватывающих и динамично развивающихся областей искусственного интеллекта и машинного обучения. В этой книге мы постараемся шаг за шагом раскрыть секреты этой технологии, от основ до самых современных и сложных подходов. В последние годы CNN сыграли ключевую роль в прорывах в таких областях, как распознавание изображений, обнаружение объектов и даже генерация нового контента. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в этой области или опытным исследователем, эта книга предназначена для того, чтобы помочь вам понять принципы и возможности сверточных сетей, а также научить применять их на практике.

Сверточные нейронные сети изменили ландшафт машинного обучения и стали фундаментом многих современных приложений, от автономных транспортных средств до медицинской диагностики и прогнозирования климатических изменений. Интерес к этой области продолжает расти благодаря её высокой эффективности и универсальности.

Однако с ростом возможностей растет и сложность. В мире глубокого обучения существует множество техник и архитектур, каждая из которых имеет свои преимущества и особенности. Наша цель – провести вас через этот сложный лабиринт, помогая понять не только как использовать CNN, но и почему они работают именно так.

Мы начнем с основ, чтобы заложить прочную теоретическую базу, затем перейдем к более продвинутым темам, таким как различные архитектуры CNN, методы регуляризации и нормализации, а также применению этих сетей в реальных задачах. Вы также узнаете о лучших практиках подготовки данных и настройки гиперпараметров, чтобы ваши модели работали максимально эффективно.

В конце концов, понимание и использование CNN потребует усилий, но награда – способность решать сложные задачи и создавать инновационные решения – стоит того. Приготовьтесь к увлекательному путешествию в мир сверточных нейронных сетей!


Введение в глубокое обучение

Глубокое обучение – это подмножество машинного обучения, которое стремительно развивается и становится всё более важным в различных областях науки и промышленности. Основной принцип глубокого обучения заключается в использовании многослойных нейронных сетей для обучения моделей на больших объемах данных. Эти сети способны извлекать иерархические представления данных, что позволяет им решать сложные задачи, такие как распознавание образов, обработка естественного языка и многие другие.

Одним из ключевых компонентов глубокого обучения являются нейронные сети – алгоритмы, вдохновленные структурой и функционированием человеческого мозга. Нейронные сети состоят из множества простых элементов – нейронов, которые работают вместе для обработки информации. Глубокие нейронные сети, состоящие из множества слоев, называются глубокими, и именно они позволили достичь впечатляющих результатов в таких областях, как компьютерное зрение, обработка речи и робототехника.

Глубокое обучение обладает рядом преимуществ перед традиционными методами машинного обучения:

Автоматическое извлечение признаков: Вместо ручного выбора признаков, глубокие сети могут автоматически извлекать наиболее важные признаки из данных, что особенно полезно для сложных задач.

2. Устойчивость к шуму: Глубокие модели могут быть более устойчивыми к шуму и незначительным изменениям в данных, что делает их более надежными в реальных приложениях.

3. Масштабируемость: Глубокие нейронные сети хорошо масштабируются на больших объемах данных и могут быть обучены на современных вычислительных кластерах с использованием GPU и TPU.

Краткая история сверточных нейронных сетей

Сверточные нейронные сети имеют долгую и интересную историю, которая началась с простых идей и привела к значительным достижениям в области искусственного интеллекта.

1. 1980-е годы: Одним из первых шагов в развитии CNN стало введение концепции неокогнитрона, предложенной Кунихико Фукусима в 1980 году. Неокогнитрон был вдохновлен работами Хьюбела и Визела, которые изучали работу зрительной системы кошек и выявили иерархическую структуру обработки визуальной информации.

2. 1990-е годы: В 1998 году Ян Лекун и его коллеги разработали LeNet-5, одну из первых успешных архитектур CNN. LeNet-5 была использована для распознавания рукописных цифр и продемонстрировала высокую точность, что стало важным шагом вперед в развитии этой технологии. Эта сеть состояла из нескольких слоев свертки и пулинга, за которыми следовали полносвязные слои.

3. 2000-е годы: В начале 2000-х годов развитие вычислительных мощностей и доступность больших объемов данных привели к росту интереса к глубокому обучению и CNN. В 2012 году команда, возглавляемая Джеффри Хинтоном, представила AlexNet – архитектуру CNN, которая значительно улучшила результаты в задаче распознавания изображений на конкурсе ImageNet. Это событие ознаменовало начало "золотого века" глубокого обучения. AlexNet использовала глубокую архитектуру с восемью слоями, включая слои свертки и полносвязные слои, и стала первой моделью, использующей GPU для ускорения вычислений.

4. Современные достижения: В последующие годы были разработаны такие архитектуры, как VGG, GoogLeNet, ResNet и многие другие. Эти сети показали выдающиеся результаты в различных задачах компьютерного зрения и вдохновили на дальнейшие исследования и развитие технологий глубокого обучения. Например, VGGNet упростила архитектуру, используя последовательные слои свертки с маленькими ядрами, а ResNet ввела концепцию остаточных связей, позволяющих строить очень глубокие сети.

Сегодня сверточные нейронные сети продолжают развиваться, находя новые области применения и решая все более сложные задачи. Современные архитектуры, такие как EfficientNet, достигают невероятной эффективности за счет оптимизации структуры сети. Прогресс в области автоматического машинного обучения (AutoML) позволяет создавать архитектуры CNN, адаптированные для конкретных задач.

Эта книга предназначена для того, чтобы помочь вам понять, как работают CNN, какие возможности они предоставляют и как вы можете использовать их для решения своих задач. Погружаясь в мир сверточных нейронных сетей, вы узнаете не только о фундаментальных принципах их работы, но и о передовых методах, которые позволят вам оставаться на передовой линии исследований и разработки в этой области.

Глава 1. Основные концепции и архитектура CNN

– Нейронные сети и их компоненты

– Развитие архитектуры CNN

– Ключевые элементы: свертка, активация, пулинг, нормализация


Нейронные сети и их компоненты

Нейронные сети – это модели машинного обучения, вдохновленные структурой и работой человеческого мозга. Они состоят из множества простых вычислительных элементов – нейронов, которые соединены между собой и работают совместно для обработки информации. Основные компоненты нейронных сетей включают:


С этой книгой читают
В данной книге учитываются последние исследования и технологические достижения в области генеративных нейронных сетей. Автор предоставляет читателю практическое и глубокое понимание процесса создания нейросети для генерации изображений, а также вдохновляет на новые творческие подходы и исследования.
Исследуйте мир машинного обучения с этой книгой, предназначенной для тех, кто стремится погрузиться в фундаментальные принципы и передовые методы этой динамично развивающейся области. От введения в основные концепции до глубокого погружения в продвинутые техники и приложения, каждая глава представляет собой комплексное исследование, подкрепленное практическими примерами и советами. Будучи ориентиром как для начинающих, так и для опытных практиков
Книга предлагает полное погружение в мир нейросетей, начиная с основных концепций и методов обучения и до сложных алгоритмов и техник. Читателю предоставляются понятные объяснения и примеры, а также многочисленные практические задания и проекты для непосредственного применения знаний. Помимо теоретической составляющей, вас ждут многочисленные практические задания и проекты, которые позволят вам непосредственно применить свои знания и умения. Вы н
Книга представляет комплексное руководство по применения МО в сфере бизнеса. Автор исследует различные аспекты МО и его роль в современных бизнес-процессах, а также предлагают практические рекомендации по использованию этих технологий для достижения конкурентных преимуществ и улучшения результатов.В книге рассматриваются алгоритмы МО и объясняется, как они могут быть применены в различных сферах бизнеса, включая маркетинг, финансы, производство,
Цель книги – познакомить читателей с существующими подходами и решениями в области моделирования бизнес-архитектуры предприятия. В книге освещаются различные аспекты данной проблематики, в том числе такие вопросы как базовые подходы к моделированию и возможности современных инструментальных средств.Особое внимание уделяется специфике организации проектов по разработке моделей бизнес-архитекуры. На основе практического опыта реализации проектов по
В этой книге автор, сам прошедший путь от разработчика до менеджера в сфере IT, рассказывает неочевидные моменты, которые являются критически важными для правильного управления. Почему разработчики увольняются после повышения зарплаты? Как делать FixedPrice проекты? Почему Scrum не упрощает менеджмент? Книга содержит ответ на эти и многие другие вопросы. В книге есть много баек, которые показывают тяжёлую, но интересную жизнь менеджера в разработ
Эта книга состоит из двух частей: художественной, где рассказывается удивительная история мальчика, захотевшего стать белым хакером (хотя в ней, конечно же, есть и девочка, а также его друзья), и научно-популярной, в которой дается обучение (она так и называется в книге, ты увидишь ее, когда начнешь читать) программированию и разным другим компьютерным вещам, очень нужным в современном мире. Но на самом деле это единая история, позволяющая задума
Увлекательная книга, которая знакомит юных читателей с основами программирования через простые примеры и интерактивные задания. В каждой главе раскрываются ключевые концепции, такие как алгоритмы, переменные, циклы, ветвления и функции. Дети узнают, как составлять инструкции для компьютеров, решать задачи и создавать свои первые программы на языке Python. Простые объяснения, аналогии из повседневной жизни и практические задания помогут начинающим
Мы все пребываем в иллюзиях. Иногда проснуться больно, но очень необходимо. У каждого из нас есть свои страхи или фобии. Расстаться с ними не всегда просто. Некоторым это не под силу.Содержит нецензурную брань.
Горный Алтай. Начало августа выдалось очень жарким – температура за 30 градусов. Вода в горной речке Урсул за эти дни основательно прогрелась и не была уже такой ледяной. Поэтому у моста возле поселка Онгудай от купающихся было довольно тесно. Здесь освежались как местные жители, так и проезжающие мимо туристы. После очередного заплыва Кирилл лежал на коврике, обсыхал, грелся, лениво посматривая по сторонам – на купающихся, на прыгающих с моста п
История про двух влюблённых подростков в летнем лагере, встретившихся в одной комнате, наполненной нежностью.
Однотомник. ХЭ! МЖМПочему такой умнице и красавице достались именно два мужлана? Я дарую вечные муки ада тому, кто придумал подобную ересь! Вот зачем мне в истинные надо было подсовывать двуликих? Да еще двух горячих братьев-близнецов , которые относятся к женщинам потребительски. У одного, так вообще имеется постоянная любовница… За что мне такое «счастье»