🔹Инициализация весов Веса в нейронной сети можно инициализировать, например, случайными значениями.
🔹Прямой проход (forward propagation) На этом шаге входные данные последовательно проходят через все слои нейронной сети. На каждом слое происходит вычисление взвешенной суммы входных значений и применение активационной функции, в результате чего формируется предсказание модели
🔹Вычисление ошибки Рассчитывается значение функции потерь, которое показывает, насколько предсказание сети отклоняется от истинного значения.
🔹Обратное распространение ошибки (backpropagation) Этот этап включает в себя вычисление градиентов ошибки относительно каждого веса нейронной сети путём обратного прохождения через все слои модели, начиная с выходного слоя. В результате веса обновляются для минимизации функции потерь.
🔹Повторение процесса Описанные шаги повторяются на каждом этапе обучения до достижения приемлемого уровня ошибки или заданного количества повторений.
🔹Инициализация весов Веса в нейронной сети можно инициализировать, например, случайными значениями.
🔹Прямой проход (forward propagation) На этом шаге входные данные последовательно проходят через все слои нейронной сети. На каждом слое происходит вычисление взвешенной суммы входных значений и применение активационной функции, в результате чего формируется предсказание модели
🔹Вычисление ошибки Рассчитывается значение функции потерь, которое показывает, насколько предсказание сети отклоняется от истинного значения.
🔹Обратное распространение ошибки (backpropagation) Этот этап включает в себя вычисление градиентов ошибки относительно каждого веса нейронной сети путём обратного прохождения через все слои модели, начиная с выходного слоя. В результате веса обновляются для минимизации функции потерь.
🔹Повторение процесса Описанные шаги повторяются на каждом этапе обучения до достижения приемлемого уровня ошибки или заданного количества повторений.
#машинное_обучение #глубокое_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.
Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone
You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tr
