Les réseaux apprendraient, mais très lentement, et dans la pratique souvent trop lentement pour être utile. En outre, le coût $C (w, b) $ devient petit, i. En variant les poids et le seuil, nous pouvons obtenir différents modèles de prise de décision. Si l`image est un $64 $ par $64 $ image de gris, alors nous aurions $4 096 = 64 times $64 neurones d`entrée, avec les intensités mis à l`échelle de manière appropriée entre $0 $ et $1 $. Google translate utilise un LSTM pour traduire entre plus de 100 langues. Awesome, nous avons atteint 86. Les problèmes que je ne pense tout simplement pas que nous pourrions aborder pendant des décennies, si du tout. C`est exactement ce que nous avons fait ci-dessus: nous avons utilisé une représentation algébrique (plutôt que visuelle) de $ Delta C $ pour déterminer comment se déplacer afin de diminuer $C $. Ce processus génère une pile auto-organisatrice de transducteurs, bien ajustés à leur environnement d`exploitation. Ici, $w $ désigne la collection de tous les poids dans le réseau, $b $ tous les préjugés, $n $ est le nombre total d`entrées de formation, $a $ est le vecteur de sorties du réseau lorsque $x $ est entrée, et la somme est sur toutes les entrées de formation, $x $. Quelle est la différence entre l`apprentissage approfondi et l`apprentissage zéro-Shot? Ce que nous aimerions, c`est pour ce petit changement de poids de provoquer seulement un petit changement correspondant dans la sortie du réseau.

Exemple de détection d`objets dans PhotogaphsTaken à partir du blog Google. Cela est souhaitable, car il empêche le surajustement et permet au réseau neuronal de généraliser mieux à des données invisibles. En outre, voici la liste de tous les projets d`apprentissage approfondi triés dans les catégories respectives. Instant Visual Translationexemple de traduction visuelle instantanée, tirée du blog Google. Également en 2011, il a remporté le concours d`écriture chinoise ICDAR, et en mai 2012, il a remporté le concours d`image ISBI segmentation. Vous devez penser que nous faisons l`analyse en utilisant keras alors pourquoi avons-nous besoin Tensorflow et Theano? Comme ce poste Date de retour 2016, et à partir de là beaucoup d`avances en ML/DL a été atteint. Il est hyperbole de dire que l`apprentissage approfondi est la réalisation de l`état de l`art des résultats dans une gamme de domaines problématiques difficiles. Tout le code peut être trouvé sur GitHub ici. Si nous exécutait le classifieur SVM de scikit-Learn en utilisant les paramètres par défaut, il obtient 9 435 des images de test 10 000 correctes.

Même si nous voulons utiliser une fonction de coût sans heurt, vous pouvez toujours vous demander pourquoi nous choisissons la fonction quadratique utilisée dans l`équation (6) begin{eqnarray} C (w, b) equiv frac{1}{2n} sum_x | y (x)-a | ^ 2 nonumberend{eqnarray}. Les couches supplémentaires permettent la composition des fonctionnalités à partir de couches inférieures, potentiellement la modélisation des données complexes avec moins d`unités qu`un réseau peu profond d`exécution similaire. En outre, dans les chapitres ultérieurs, nous allons développer des idées qui peuvent améliorer la précision à plus de 99 pour cent. Cette tâche requiert la classification des objets au sein d`une photographie comme un ensemble d`objets précédemment connus. Si nous avons eu des boucles, nous finirais avec des situations où l`entrée à la fonction $ sigma $ dépendait de la sortie. Google neural machine translation (GNMT) utilise une méthode de traduction automatique basée sur un exemple dans laquelle le système “apprend à partir de millions d`exemples. Il s`agit d`une tâche où donné un corpus d`exemples d`écriture, générer une nouvelle écriture pour un mot ou une expression donnée.