Машинное обучение, искусственный интеллект

Пишем нейросеть на Python. Часть 2

На прошлом уроке мы начали писать нейросеть. Напомню что уже разработали: ·        Класс нейрона. ·        Три передаточных функции («как есть», «сигмоида» и «пороговая функция») ·        Простой тестовый пример. А сейчас напишем целую нейросеть, которая будет обучаться через генетический алгоритм. Но сначала немного теории. Как можно обучить нейронную сеть? В случае одного нейрона используем коррекцию весов… read more »

Психические состояния как эмерджентные свойства. От Походки до Сознания. Часть 3. Главы 5-7.

Авторы: Круз Холке holk.cruse@uni-bielefeld.de Университет Билефельда, Билефельд, Германия Шиллинг Мальте malte.schilling@uni-bielefeld.de Университет Билефельда, Билефельд, Германия Источник: http://open-mind.net/papers/mental-states-as-emergent-properties-from-walking-to-consciousness# Перевод с английского Шуравин А. П. Предыдущая часть Психические состояния как эмерджентные свойства. От Походки до Сознания. Часть 2 (Главы 2-4) 5. Семантическая сеть и память восприятия До этого момента в нашей сети мы имели дело только с… read more »

История Искусственного Интеллекта

ОГЛАВЛЕНИЕ СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ 1. ПРЕДЫСТОРИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 2. ИСТОРИЯ РАЗРАБОТКИ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 3. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 4. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. ВЗГЛЯД В БУДУЩЕЕ ЗАКЛЮЧЕНИЕ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ВВЕДЕНИЕ Актуальность исторического исследования. Одним из приоритетных направлений исследования в области Computer Science (Компьютерных наук) является искусственный интеллект. Это важно потому, что люди не совершенны. Они устают,… read more »

Психические состояния как эмерджентные свойства. От Походки до Сознания. Часть 2 (Главы 2-4)

Авторы: Круз Холке holk.cruse@uni-bielefeld.de Университет Билефельда, Билефельд, Германия Шиллинг Мальте malte.schilling@uni-bielefeld.de Университет Билефельда, Билефельд, Германия Источник: http://open-mind.net/papers/mental-states-as-emergent-properties-from-walking-to-consciousness# Перевод с английского Шуравин А. П. Начало Психические состояния как эмерджентные свойства. От Походки до Сознания. Часть 1 (введение)   2. Walknet. ReaCog является расширением системы управления, которая была реализована на нейронной сети. Основная система была названа Walknet…. read more »

Психические состояния как эмерджентные свойства. От Походки до Сознания. Часть 1 (введение)

Авторы: Круз Холке holk.cruse@uni-bielefeld.de Университет Билефельда, Билефельд, Германия Шиллинг Мальте malte.schilling@uni-bielefeld.de Университет Билефельда, Билефельд, Германия Источник: http://open-mind.net/papers/mental-states-as-emergent-properties-from-walking-to-consciousness# Перевод с английского Шуравин А. П. Аннотация. В этой статье мы предлагаем подход «снизу-вверх» к высшим психическим состояниям, таким как эмоции, внимание, намерение, воля, или сознание. Идея такого приближения снизу-вверх состоит в том, что высшие состояния могут возникнуть… read more »

Python. TensorFlow для чайников. Часть 2

На прошлом уроке я рассказал как создать на TensorFlow простой нейрон. Сегодня будем изучать другу часть библиотеки, связанную с визуализацией (TensorBoard). Что такое TensorBoard? Это мощная система визуализации, которая, как правило, ставиться вместе с самим TensorFlow. Он позволяет, например, визуализировать схему нейронной сети. Сейчас я вам это продемонстрирую. Итак, берем код прошлого урока. Слегка переделываем… read more »

Python. TensorFlow для чайников. Часть 1.

TensorFlow  — это мощная библиотека для создания нейронных сетей. На уроке Пишем нейросеть на Python. Часть 1 я уже писал, как сделать нейросеть на Python. Поскольку вторая часть пока в работе, решил написать статью про TensorFlow, ибо это поистине великолепный инструмент. Если раньше нам надо было создавать свои классы, чтобы хранить информацию о весах нейрона, объединять их… read more »

Пишем нейросеть на Python. Часть 1.

Для того, чтобы создать на Python нейросеть, нам понадобиться numpy, которая содержит нужные нам математические функции. Для установки этой библиотеки через pip выполните команду python -m pip install numpy. Для начала создадим небольшую заготовку, в частности, класс нейрона и класс передаточной функции. Подробнее см. статью нейронные сети. У нас будут три передаточных функции: Как есть. Сигмоидная…. read more »

Python. Взлом шифров. Продолжение-2.

На прошлом уроке мы написали функцию сопоставления слов. Сегодня продолжим эту тему. Допустим, у нас есть некий текст в котором нам надо найти место наилучше подходящее под это слово. Пишем вот такой код:

Программа сообщит: Минимальный результат 0 Найденное слово проба Заменим в строке

слово «проба» на слово «прога» и получим уже вот… read more »

Python. Взлом шифров. Продолжение.

На прошлом уроке мы начали писать программу взлома шифров. Напомню краткое содержание: мы написали программу предобработки, которая зашифрованный текст превратила в нечто более осмысленное, но все еще зашифрованное. По крайней мере, теперь мы можем извлекать из этого предобработанного текста информацию: в частности, видеть наборы букв похожие на известные нам слова и выдвигать предположения о том,… read more »

Sidebar