Présentation de l'article：Les réseaux neuronaux quantiques sont un nouveau domaine qui combine l'informatique neuronale classique et l'informatique quantique. Il s'appuie sur la structure et le fonctionnement du cerveau humain, qui traite les informations via des « neurones » interconnectés. Contrairement aux réseaux de neurones traditionnels, les réseaux de neurones quantiques sont généralement hybrides, comprenant des réseaux de prétraitement classiques, des réseaux quantiques et des algorithmes de post-traitement classiques. Cette combinaison peut tirer pleinement parti de l'informatique quantique, comme le calcul parallèle et la superposition d'états quantiques, améliorant ainsi l'efficacité et les performances du calcul. En combinant l'informatique classique et quantique, les réseaux de neurones quantiques ont un grand potentiel pour résoudre des problèmes complexes et optimiser les tâches. Le concept d'un réseau neuronal quantique est d'apprendre, grâce aux couches de prétraitement classiques, comment exciter les circuits quantiques pour produire le comportement correct des qubits. Normalement, cette excitation provoque l'état quantique.

2024-01-24 commentaire 0  1023

Présentation de l'article：Avec le développement de la technologie de l’intelligence artificielle, les réseaux de neurones et les réseaux de neurones profonds attirent de plus en plus d’attention. Ils sont utilisés dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la traduction automatique. Si vous souhaitez apprendre à utiliser PHP pour le développement de réseaux neuronaux et de réseaux neuronaux approfondis, cet article vous présentera quelques connaissances de base. Introduction aux réseaux de neurones et aux réseaux de neurones profonds Un réseau de neurones est un modèle graphique composé de nœuds et de bords. Chaque nœud représente un neurone et chaque bord représente une connexion entre neurones. Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour la classification, la régression et le clustering

2023-05-21 commentaire 0  854

Présentation de l'article：Le réseau neuronal à fonction de base radiale (réseau neuronal RBF) et le réseau neuronal BP sont deux modèles de réseau neuronal courants, qui diffèrent dans leurs méthodes de travail et leurs domaines d'application. Le réseau neuronal RBF utilise principalement des fonctions de base radiale pour le mappage et la classification des données et convient aux problèmes non linéaires. Le réseau neuronal BP est formé et appris grâce à l'algorithme de rétro-propagation et convient aux problèmes de régression et de classification. Les deux modèles de réseau ont leurs propres avantages et le modèle approprié peut être sélectionné en fonction des besoins de problèmes spécifiques. 1. Différentes structures neuronales Dans le réseau neuronal BP, la structure neuronale se compose généralement d'une couche d'entrée, d'une couche cachée et d'une couche de sortie. La couche d'entrée est chargée de recevoir les données originales, la couche cachée est utilisée pour l'extraction des fonctionnalités et la couche de sortie utilise les fonctionnalités extraites pour la classification ou la prédiction de régression. chaque neurone

2024-01-22 commentaire 0  909

Présentation de l'article：La semaine dernière, j'ai publié un article sur la façon de construire des réseaux neuronaux simples, en particulier des perceptrons multicouches. Cet article approfondira les spécificités des réseaux de neurones pour discuter de la façon dont nous pouvons maximiser les performances d'un réseau de neurones en t

2024-10-13 commentaire 0  926

Présentation de l'article：Les unités, également appelées nœuds ou neurones, constituent le cœur des réseaux neuronaux. Chaque unité reçoit une ou plusieurs entrées, multiplie chaque entrée par un poids, puis ajoute les entrées pondérées à la valeur de biais. Ensuite, cette valeur est introduite dans la fonction d'activation. Dans un réseau neuronal, la sortie d'une unité peut être envoyée à d'autres neurones. Le perceptron multicouche, également connu sous le nom de réseau neuronal à action directe, est actuellement le modèle de réseau neuronal artificiel le plus largement utilisé et le plus simple. Il se compose de plusieurs couches connectées les unes aux autres, chaque couche connectant les entités d'entrée aux valeurs cibles. Cette structure de réseau est appelée « feedforward » car les valeurs des caractéristiques d'entrée sont transmises de manière « vers l'avant » à travers le réseau, et chaque couche transforme les valeurs des caractéristiques jusqu'à ce que la sortie finale soit cohérente avec la sortie cible. Dans les réseaux de neurones feedforward, il existe trois types

2024-01-23 commentaire 0  917

Présentation de l'article：Le réseau neuronal convolutif causal est un réseau neuronal convolutif spécial conçu pour les problèmes de causalité dans les données de séries chronologiques. Par rapport aux réseaux de neurones convolutifs conventionnels, les réseaux de neurones convolutifs causals présentent des avantages uniques en ce qu'ils conservent la relation causale des séries chronologiques et sont largement utilisés dans la prédiction et l'analyse des données de séries chronologiques. L'idée centrale du réseau neuronal convolutionnel causal est d'introduire la causalité dans l'opération de convolution. Les réseaux neuronaux convolutifs traditionnels peuvent percevoir simultanément les données avant et après le point temporel actuel, mais dans la prévision des séries chronologiques, cela peut entraîner des problèmes de fuite d'informations. Parce que le résultat de la prédiction à l’heure actuelle sera affecté par les données à l’heure future. Le réseau neuronal convolutionnel causal résout ce problème. Il ne peut percevoir que le point temporel actuel et les données précédentes, mais ne peut pas percevoir les données futures.

2024-01-24 commentaire 0  851

Présentation de l'article：Neural Network Architecture Search (NAS) est une technologie d'apprentissage automatique automatisé qui vise à améliorer les performances de l'apprentissage automatique en recherchant automatiquement les architectures de réseaux neuronaux optimales. La technologie NAS utilise généralement des algorithmes d'apprentissage par renforcement profond pour trouver des solutions optimales en explorant et en évaluant automatiquement un grand nombre d'architectures possibles. Cette méthode peut nous aider à économiser beaucoup de temps et d’énergie et à éviter le processus manuel d’essais et d’erreurs. Grâce au NAS, nous pouvons construire plus efficacement des réseaux de neurones adaptés à des tâches spécifiques, améliorant ainsi la précision et les capacités de généralisation des modèles d'apprentissage automatique. Recherche d'architecture de réseau neuronal La mise en œuvre de la recherche d'architecture de réseau neuronal nécessite généralement les étapes suivantes : La détermination de l'espace de recherche fait référence à la détermination de la portée de l'architecture de réseau neuronal en fonction des exigences et des restrictions des tâches, y compris le nombre de couches de réseau, le nombre de nœuds par couche, et l'excitation

2024-01-22 commentaire 0  776

Présentation de l'article：Comment utiliser C# pour écrire des algorithmes de réseau neuronal Introduction : Le réseau neuronal est un algorithme qui imite le système nerveux du cerveau humain et est utilisé pour simuler et résoudre des problèmes complexes. C# est un langage de programmation puissant doté de bibliothèques de classes et d'outils riches, ce qui le rend idéal pour écrire des algorithmes de réseaux neuronaux. Cet article expliquera comment utiliser C# pour écrire des algorithmes de réseau neuronal et donnera des exemples de code spécifiques. 1. Comprendre les principes de base des réseaux de neurones Avant de commencer à écrire un réseau de neurones, vous devez d'abord comprendre les principes de base des réseaux de neurones. Un réseau de neurones est composé de plusieurs neurones, chaque neurone

2023-09-19 commentaire 0  1392

Présentation de l'article：Un réseau de neurones, également connu sous le nom de réseau de neurones artificiels, est un algorithme d'apprentissage automatique conçu pour découvrir les relations sous-jacentes dans les données en imitant la manière dont les réseaux de neurones du cerveau humain transmettent des signaux. Il se compose de couches de nœuds interconnectés, dont chacun est similaire à un perceptron en régression linéaire multiple. Ces perceptrons transmettent le signal généré par la régression linéaire dans une fonction d'activation non linéaire pour produire des sorties plus complexes. En ajustant les poids et les biais d'un réseau neuronal, nous pouvons l'entraîner à effectuer des tâches telles que la classification, la régression, le regroupement, etc. L’avantage des réseaux de neurones est qu’ils peuvent apprendre automatiquement des caractéristiques à partir des données et gérer des relations non linéaires complexes. Il peut s'adapter à différents types de données et problèmes et fonctionne bien lors du traitement de données à grande échelle. Cependant, le processus de formation des réseaux de neurones nécessite une grande quantité de

2024-01-24 commentaire 0  899

Présentation de l'article：Les réseaux de neurones et l’apprentissage profond sont étroitement liés mais différents, comme les deux faces d’une médaille. Réseaux de neurones Les réseaux de neurones sont similaires au cerveau humain dans le sens où ils sont composés de nombreux neurones de traitement hautement interconnectés. Ces neurones travaillent ensemble pour résoudre des problèmes complexes d’apprentissage automatique de manière très sensible, ce qui nous permet de réaliser des avancées révolutionnaires. L'unité de calcul de base dans un réseau neuronal est le neurone, qui reçoit une entrée et la traite via plusieurs neurones dans plusieurs couches cachées, et génère finalement une sortie via la couche de sortie. En apprentissage automatique, le modèle commun des réseaux de neurones s'inspire des neurones biologiques. Ce modèle fait référence à un réseau de neurones monocouche avec une seule sortie. Les réseaux de neurones parviennent à la convergence grâce à la propagation vers l'avant, à la perte de calcul, à la rétro-propagation, à la descente de gradient, etc. ça s'appelle un réseau de neurones artificiels

2024-01-23 commentaire 0  1029

Présentation de l'article：Le réseau neuronal est un outil d'intelligence artificielle qui imite la structure et le fonctionnement du cerveau humain. Ils sont largement utilisés dans des tâches telles que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et les jeux. Un réseau neuronal est composé de plusieurs couches de nœuds interconnectés ou de neurones artificiels. Chaque neurone reçoit les informations d'autres neurones et les traite avant de les envoyer à la couche suivante. Lors de la création d'un réseau neuronal, vous devez d'abord déterminer la couche d'entrée et la couche de sortie. La couche d'entrée reçoit les neurones pour traiter les données et la couche de sortie génère le résultat final. Les couches cachées du réseau entreprennent des tâches complexes de traitement et de prise de décision, reliant les couches d'entrée et de sortie. Pendant l'entraînement du réseau, chaque neurone ajuste un ensemble de poids pour déterminer sa réactivité à un signal d'entrée. Ces poids sont ajustés pour minimiser l’erreur entre la sortie réelle et la sortie souhaitée. Dans la formation,

2024-01-23 commentaire 0  1397

Présentation de l'article：Les réseaux de neurones artificiels (ANN) se présentent sous de nombreuses formes différentes, chacune conçue pour un cas d'utilisation spécifique. Les types d'ANN courants incluent : Le réseau neuronal Feedforward est le type de réseau neuronal artificiel le plus simple et le plus couramment utilisé. Il se compose d’une couche d’entrée, d’une couche cachée et d’une couche de sortie, et les informations circulent dans une direction, de l’entrée vers la sortie, sans bouclage. Le réseau neuronal convolutif (CNN) est un type de réseau neuronal artificiel spécifiquement utilisé pour l'analyse d'images et de vidéos. Il est conçu pour identifier efficacement les modèles et les caractéristiques des images et excelle donc dans des tâches telles que la classification d'images et la détection d'objets. Les réseaux de neurones récurrents (RNN) diffèrent des réseaux à action directe en ce sens qu'ils ont un flux d'informations cyclique et sont donc capables de traiter des séquences d'entrée, telles que du texte ou de la parole. Cela rend RNN utile dans le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.

2024-01-22 commentaire 0  1372

Présentation de l'article：TensorFlow est un framework d'apprentissage automatique populaire utilisé pour former et déployer divers réseaux de neurones. Cet article explique comment utiliser TensorFlow pour créer un réseau neuronal simple et fournit un exemple de code pour vous aider à démarrer. La première étape de la construction d’un réseau neuronal consiste à définir la structure du réseau. Dans TensorFlow, nous pouvons utiliser le module tf.keras pour définir les couches d'un réseau neuronal. L'exemple de code suivant définit un réseau neuronal à réaction entièrement connecté avec deux couches cachées et une couche de sortie : pythonimporttensorflowastfmodel=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.

2024-01-24 commentaire 0  1071

Présentation de l'article：Lorsqu’il s’agit de classer de grandes quantités de données, le traitement manuel de ces données est une tâche très longue et difficile. Dans ce cas, la classification à l’aide de réseaux de neurones peut effectuer le travail rapidement et facilement. Python est un bon choix car il possède de nombreuses bibliothèques de réseaux neuronaux matures et faciles à utiliser. Cet article expliquera comment utiliser les réseaux de neurones pour la classification en Python. Réseaux de neurones et classification Avant d'expliquer comment utiliser les réseaux de neurones pour la classification, nous devons comprendre brièvement le concept de réseaux de neurones. Le réseau neuronal est un

2023-06-04 commentaire 0  1964

Présentation de l'article：Le réseau neuronal est une technologie d’apprentissage automatique importante. C’est la base du deep learning, la direction de recherche la plus populaire à l’heure actuelle. L'apprentissage des réseaux de neurones vous permet non seulement de maîtriser une méthode d'apprentissage automatique puissante, mais vous aide également à mieux comprendre la technologie d'apprentissage profond.

2019-04-25 commentaire 0  3558

Présentation de l'article：Deep Neural Network (DNN) est un algorithme d'apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones artificiels. Il utilise une structure de réseau neuronal multicouche, comprenant plusieurs couches cachées et couches de sortie. Dans un réseau neuronal profond, chaque couche cachée est composée de plusieurs neurones, qui peuvent effectuer une transformation non linéaire et un apprentissage sur le signal d'entrée pour extraire des caractéristiques de haut niveau dans les données. Ces fonctionnalités sont transmises à la couche cachée suivante et enfin à la couche de sortie. La couche de sortie convertit ces caractéristiques en prédictions du modèle. La structure à plusieurs niveaux et les capacités de transformation non linéaire des réseaux de neurones profonds les rendent excellents pour traiter des données complexes et résoudre des problèmes complexes. Le réseau neuronal profond est un algorithme d'apprentissage automatique très efficace utilisé dans le traitement du langage naturel,

2024-01-23 commentaire 0  1544

Présentation de l'article：Le réseau neuronal graphique est un type de modèle de réseau neuronal conçu pour gérer les tâches d'analyse de données graphiques et d'exploration de données graphiques. Il peut être utilisé pour des tâches de classification multi-étiquettes. Dans les réseaux de neurones graphiques, les nœuds et les arêtes peuvent être représentés sous forme de vecteurs ou de tenseurs, et les relations entre les nœuds et les arêtes sont apprises grâce au processus de calcul du réseau de neurones. Afin d'améliorer la précision des résultats de sortie du réseau, l'algorithme de rétropropagation peut être utilisé à des fins d'optimisation. La classification multi-étiquettes est une méthode de division des données en plusieurs catégories différentes, où chaque point de données peut appartenir à plusieurs catégories. Dans l'analyse des données graphiques, la classification multi-étiquettes peut être utilisée pour identifier les étiquettes de nœuds ou de sous-graphiques, telles que les intérêts et les passe-temps des utilisateurs des réseaux sociaux, les propriétés des molécules chimiques, etc. L'application des réseaux de neurones graphiques dans les tâches de classification multi-étiquettes offre de larges perspectives d'application. 1. Le Dieu des images

2024-01-22 commentaire 0  844

Présentation de l'article：Le réseau neuronal siamois est une structure de réseau neuronal artificiel unique. Il se compose de deux réseaux de neurones identiques partageant les mêmes paramètres et poids. Dans le même temps, les deux réseaux partagent également les mêmes données d’entrée. Cette conception a été inspirée par des jumeaux, car les deux réseaux de neurones sont structurellement identiques. Le principe du réseau neuronal siamois est d'accomplir des tâches spécifiques, telles que la correspondance d'images, la correspondance de textes et la reconnaissance de visages, en comparant la similitude ou la distance entre deux données d'entrée. Pendant la formation, le réseau tente de mapper des données similaires vers des régions adjacentes et des données différentes vers des régions distantes. De cette manière, le réseau peut apprendre à classer ou à faire correspondre différentes données pour obtenir des résultats correspondants.

2024-01-24 commentaire 0  624

Présentation de l'article：L'explicabilité des réseaux neuronaux (Explicable Artificial Intelligence, XAI) fait référence à la capacité de prise de décision consistant à expliquer les modèles d'apprentissage automatique ou les systèmes d'intelligence artificielle. Dans les applications pratiques, nous devons comprendre pourquoi le modèle prend une certaine décision afin de pouvoir comprendre et faire confiance aux résultats du modèle. Les modèles d'apprentissage automatique traditionnels, tels que les arbres de décision et la régression linéaire, ont une bonne interprétabilité. Cependant, le processus décisionnel des modèles d’apprentissage profond, tels que les réseaux de neurones, est souvent difficile à expliquer en raison de leur structure complexe et de leurs caractéristiques de boîte noire. En effet, les réseaux neuronaux apprennent à partir de grandes quantités de données pour extraire des caractéristiques et des modèles qui dépassent souvent nos capacités cognitives. Par conséquent, améliorer l’interprétabilité des réseaux de neurones devient un

2024-01-23 commentaire 0  1176

Présentation de l'article：La mise à jour du poids dans le réseau neuronal consiste à ajuster les poids de connexion entre les neurones du réseau via des méthodes telles que l'algorithme de rétro-propagation pour améliorer les performances du réseau. Cet article présentera le concept et la méthode de mise à jour du poids pour aider les lecteurs à mieux comprendre le processus de formation des réseaux neuronaux. 1. Concept Les poids dans les réseaux neuronaux sont des paramètres qui connectent différents neurones et déterminent la force de transmission du signal. Chaque neurone reçoit le signal de la couche précédente, le multiplie par le poids de la connexion, ajoute un terme de biais et est finalement activé via la fonction d'activation et transmis à la couche suivante. Par conséquent, la taille du poids affecte directement la force et la direction du signal, ce qui à son tour affecte la sortie du réseau neuronal. Le but de la mise à jour du poids est d'optimiser les performances du réseau neuronal. Pendant l'entraînement, le réseau neuronal s'adapte en ajustant continuellement les poids entre les neurones.

2024-01-22 commentaire 0  953