Попаданцы в космос нейросеть — читать книги жанра

Популярные темы

попаданцы eveпопаданцы в космос любовьпопаданцы в космос эротикапопаданцы в космос

Читать

Слушать

Бестселлеры

Похищенная с ЗемлиМелина Боярова

Похищенная с ЗемлиМелина Боярова

• Космическая фантастика
• Любовная фантастика
• Попаданцы

Я думала, нет ничего хуже рабства у космических пиратов, пока не столкнулась с синеглазым ирсаем. Не подозревала, что старая медкапсула, в которой спаслась с гибнущего корабля, это древний артефакт и наследие высшей расы. Теперь я сама часть этого наследия, а ирсай жаждет заполучить меня любой ценой.

149 ₽

Попаданка с ЗемлиМелина Боярова

Попаданка с ЗемлиМелина Боярова

• Космическая фантастика
• Любовная фантастика
• Попаданцы

У бывшей рабыни, похищенной пиратами с родной планеты, нет ничего, кроме свободы и открывшихся способностей к предвидению. С помощью дара девушка спасает благородную незнакомку от наемных убийц и получает странное предложение ненадолго занять ее место.

Всего лишь год провести в лучшем учебном заведении Содружества, а взамен получить новейшую нейросеть, базы знаний и приличный счет в банке. Вот только никто не предупредил, что в академии появится жених аристократки, а настоящая Кирна Ронсон перестанет выходить на связь.

199 ₽

Наследие Древних. Империя превыше всегоДмитрий Найденов

Наследие Древних. Империя превыше всегоДмитрий Найденов

• Героическая фантастика
• Космическая фантастика
• Боярь-аниме

Сознание нашего современника попадает в далёкое будущее. Космические корабли, нейросети и наследие древних. Попытка совместить Жанр Вселенная Еве и бояр-аниме. Хотя начало книги идет очень наивно и герою безумно везёт, но всё имеет своё объяснение и цену для героя в последующих главах. Не ждите,ч то в первой книге сможете понять ход сюжета. ГГ марионетка в руках сразу нескольких очень влиятельных кругов, у каждой из них на него свои интересы. У ГГ будут как взлёты на самый верх, так и падение в низы, Динамика постепенно будет нарастать и череда событий будет сменяться очень часто.

К середине третьей книги уже частично будет понятны многие действия ГГ и его оппонентов. Продолжение серии Наследие древних. Книга третья.

150 ₽

Ушедшие. Родовые земли. Книга третья.Дмитрий Найденов

Ушедшие. Родовые земли. Книга третья.Дмитрий Найденов

• Боевая фантастика
• Героическая фантастика
• Попаданцы в прошлое

Продолжение цикла Ушедшие. Главный герой, попытается удержать приобретённую станцию и присоединить другие.

160 ₽

Наследие Древних. Внешняя угроза.Дмитрий Найденов

Наследие Древних. Внешняя угроза.Дмитрий Найденов

• Героическая фантастика
• Космическая фантастика
• Попаданцы

Сознание нашего современника попадает в далёкое будущее. Космические корабли, нейросети и наследие древних. Попытка совместить Жанр Вселенная Содружества и бояр-аниме. Хотя начало книги идет очень наивно и герою безумно везёт, но всё имеет своё объяснение и цену для героя в последующих главах. Не ждите,ч то в первой книге сможете понять ход сюжета. ГГ марионетка в руках сразу нескольких очень влиятельных кругов, у каждой из них на него свои интересы. У ГГ будут как взлёты на самый верх, так и падение в низы, Динамика постепенно будет нарастать и череда событий будет сменяться очень часто.

150 ₽

Дикий прапор книга 1Alex Gor

Дикий прапор книга 1Alex Gor

• Боевая фантастика
• Космическая фантастика
• Попаданцы

Кипят на матушке-Земле бесконечные войны под контролем мегакорпорации Аруато, плодится двуногий скот в угоду древнего существа. Очень скоро выдвинутся четыре огромных корабля-санатора для зачистки планеты. Сможет ли похищенный пиратами немолодой прапорщик этому помешать, найдет ли рояли в кустах, спасет ли свою принцессу? Кто знает. Поживем увидим….

150 ₽

Космическая фантастика » Слушать аудиокниги онлайн. Сайт бесплатных аудиокниг

AudioKniga.One » Облако тегов » Космическая фантастика

Возвышение #1 | Космическая фантастика

Каждый вид во Вселенной обрел сознание, пройдя Возвышение, получив разум от своих инопланетных наставников, своей расы. ..

Космическая фантастика

Какой лучший способ с помпой отпраздновать трёхсотлетие независимости Соединенных Штатов Америки? Конечно же, отправить…

Космическая фантастика

Команда разведчиков-землян находит странный заброшенный астероид, на котором полностью отсутствует жизнь. Хотя ничто не…

Научная фантастика

Если хотите больше подобных аудиокниг, то можете подписаться на паблик в ВК — Далекое будущее. Человечество покорило…

Космическая фантастика

Ботаник Эйли Фарр, посетив планету Исзм, оказывается в центре водоворота, закрутившегося вокруг дерзновенного проекта —…

Космическая фантастика

Ганелона, принцесса Изумрудной Звезды, должна выйти замуж за победителя турнира по конному рыцарскому бою среди своих…

Фантастика

Домой, снова на Землю! Так решили Алан и Джозефина Макрей. Надоела им эта Луна, отсутствие свежего воздуха, Солнца,…

Космическая фантастика

«Иногда члены команды звездолета „Жираф“ готовы придушить друг-друга, и особенно своего бухгалтера Карла. Но когда…

Космическая фантастика

Павел Янг на Autor.Tuday — Согласно легенде, «Чёрный принц» — космический аппарат внеземного происхождения, прибывший…

1 054

5

Гарт #2 | Фантастика, Попаданцы

Землянин, оказавшийся в мире высоких технологий и звездных империй. Наемник, на чьей стороне только боевой опыт и не…

6 953

18

Тихая война #2 | Космическая фантастика

Тихая война окончена. Города-государства Юпитера и Сатурна пали пред Альянсом трех сил: Великой Бразилией, Евросоюзом и…

Гарт #1 | Фантастика, Попаданцы

Содружество – мир звездных империй и высоких технологий. Множество населенных людьми и негуманоидами планет. Землянину…

14 076

35

Космическая фантастика

При аварии космического корабля «Лунная тень», в живых осталась только Патриция Маллиган, последняя из всего экипажа….

Фантастика

Вы верите в инопланетян? Вот и снайпер спецподразделения секретной конторы тоже не верил. Пока они его не забрали…

4 031

23

Космическая фантастика

Леонид хочет быть героем, предел его мечтаний космос, но увы, медкомиссия закрыла ему путь к космическим путешествиям….

Что такое нейронные сети? | IBM

Думайте о каждом отдельном узле как о собственной модели линейной регрессии, состоящей из входных данных, весов, смещения (или порога) и выходных данных. Формула будет выглядеть примерно так:

∑wixi + смещение = w1x1 + w2x2 + w3x3 + смещение

выход = f(x) = 1, если ∑w1x1 + b>= 0; 0, если ∑w1x1 + b < 0

После определения входного слоя ему присваиваются веса.

Эти веса помогают определить важность той или иной переменной, при этом более крупные из них вносят более значительный вклад в результат по сравнению с другими входными данными. Затем все входные данные умножаются на их соответствующие веса, а затем суммируются. После этого выходные данные проходят через функцию активации, которая определяет выходные данные. Если этот выход превышает заданный порог, он «запускает» (или активирует) узел, передавая данные на следующий уровень в сети. Это приводит к тому, что выход одного узла становится входом следующего узла. Этот процесс передачи данных с одного уровня на следующий определяет эту нейронную сеть как сеть с прямой связью.

Давайте разберем, как может выглядеть один единственный узел, используя двоичные значения. Мы можем применить эту концепцию к более осязаемому примеру, например, стоит ли вам заняться серфингом (Да: 1, Нет: 0). Решение идти или не идти — это наш прогнозируемый результат, или т-хэт. Предположим, что на ваше решение влияют три фактора:

1. Волны хорошие? (Да: 1, Нет: 0)
2. Линейка пуста? (Да: 1, Нет: 0)
3. Было ли в последнее время нападение акулы? (Да: 0, Нет: 1)

Тогда предположим следующее, дав нам следующие входные данные:

• X1 = 1, так как волны качают
• X2 = 0, так как толпы нет
• X3 = 1, так как в последнее время не было нападения акулы

Теперь нам нужно присвоить веса для определения важности.

Большие веса означают, что конкретные переменные имеют большее значение для решения или результата.

• W1 = 5, так как большие волны бывают не часто
• W2 = 2, так как вы привыкли к толпе
• W3 = 4, так как вы боитесь акул

Наконец, мы также примем пороговое значение равным 3, что соответствует значению смещения –3. Со всеми различными входными данными мы можем начать подставлять значения в формулу, чтобы получить желаемый результат.

Y-шляпа = (1*5) + (0*2) + (1*4) – 3 = 6

Если мы используем функцию активации из начала этого раздела, мы можем определить, что выход этого узла будет равен 1, поскольку 6 больше 0. В этом случае вы отправитесь в серфинг; но если мы скорректируем веса или порог, мы можем получить разные результаты от модели. Когда мы наблюдаем одно решение, как в приведенном выше примере, мы видим, как нейронная сеть может принимать все более сложные решения в зависимости от результатов предыдущих решений или слоев.

В приведенном выше примере мы использовали персептроны, чтобы проиллюстрировать некоторую математику, но нейронные сети используют сигмовидные нейроны, которые отличаются тем, что имеют значения от 0 до 1. Поскольку нейронные сети ведут себя аналогично деревьям решений, каскадирование данных от одного узла к другому, имея значения x от 0 до 1, уменьшит влияние любого заданного изменения одной переменной на выходные данные любого заданного узла, а затем и на выходные данные нейронной сети.

Когда мы начнем думать о более практических вариантах использования нейронных сетей, таких как распознавание изображений или классификация, мы будем использовать обучение с учителем или помеченные наборы данных для обучения алгоритма. По мере обучения модели мы хотим оценить ее точность с помощью функции затрат (или потерь). Это также обычно называют среднеквадратической ошибкой (MSE). В приведенном ниже уравнении 92

В конечном счете, цель состоит в том, чтобы минимизировать нашу функцию стоимости, чтобы гарантировать правильность подгонки для любого данного наблюдения. Поскольку модель корректирует свои веса и смещения, она использует функцию стоимости и обучение с подкреплением, чтобы достичь точки сходимости или локального минимума. Процесс, в котором алгоритм регулирует свои веса, представляет собой градиентный спуск, позволяющий модели определить направление, в котором нужно уменьшить ошибки (или минимизировать функцию стоимости). С каждым обучающим примером параметры модели корректируются, чтобы постепенно сходиться к минимуму.

Подробное объяснение количественных понятий, связанных с нейронными сетями, см. в этой статье IBM Developer.

Большинство глубоких нейронных сетей имеют прямую связь, то есть они работают только в одном направлении, от входа к выходу. Однако вы также можете обучить свою модель с помощью обратного распространения; то есть двигаться в противоположном направлении от выхода к входу. Обратное распространение позволяет нам рассчитать и атрибутировать ошибку, связанную с каждым нейроном, что позволяет нам соответствующим образом настроить и подогнать параметры модели (моделей).

Что такое рекуррентные нейронные сети?

Рекуррентная нейронная сеть (RNN) — это тип искусственной нейронной сети, которая использует последовательные данные или данные временных рядов. Эти алгоритмы глубокого обучения обычно используются для порядковых или временных задач, таких как языковой перевод, обработка естественного языка (NLP), распознавание речи и субтитры к изображениям; они включены в популярные приложения, такие как Siri, голосовой поиск и Google Translate. Как и нейронные сети с прямой связью и сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети используют обучающие данные для обучения. Они отличаются своей «памятью», поскольку они берут информацию из предыдущих входов, чтобы влиять на текущий ввод и вывод. В то время как традиционные глубокие нейронные сети предполагают, что входы и выходы независимы друг от друга, выходные данные рекуррентных нейронных сетей зависят от предшествующих элементов в последовательности. Хотя будущие события также могут быть полезны для определения результата данной последовательности, однонаправленные рекуррентные нейронные сети не могут учитывать эти события в своих прогнозах.

Давайте возьмем идиому, такую ​​как «чувство непогоды», которая обычно используется, когда кто-то болен, чтобы помочь нам в объяснении RNN. Чтобы идиома имела смысл, она должна быть выражена именно в этом конкретном порядке. В результате рекуррентные сети должны учитывать положение каждого слова в идиоме и использовать эту информацию для предсказания следующего слова в последовательности.

Еще одной отличительной чертой рекуррентных сетей является то, что они совместно используют параметры на каждом уровне сети. В то время как сети с прямой связью имеют разные веса на каждом узле, рекуррентные нейронные сети имеют один и тот же параметр веса на каждом уровне сети. Тем не менее, эти веса по-прежнему корректируются в процессах обратного распространения ошибки и градиентного спуска, чтобы облегчить обучение с подкреплением.

Рекуррентные нейронные сети используют алгоритм обратного распространения во времени (BPTT) для определения градиентов, который немного отличается от традиционного обратного распространения, поскольку он специфичен для данных последовательности. Принципы BPTT такие же, как у традиционного обратного распространения, когда модель обучается, вычисляя ошибки от выходного уровня к входному. Эти расчеты позволяют нам соответствующим образом настроить и подогнать параметры модели. BPTT отличается от традиционного подхода тем, что BPTT суммирует ошибки на каждом временном шаге, тогда как в сетях с прямой связью нет необходимости суммировать ошибки, поскольку они не используют общие параметры на каждом уровне.

В ходе этого процесса RNN, как правило, сталкиваются с двумя проблемами, известными как взрыв градиентов и исчезновение градиентов. Эти проблемы определяются размером градиента, который представляет собой наклон функции потерь вдоль кривой ошибок. Когда градиент слишком мал, он продолжает уменьшаться, обновляя параметры веса до тех пор, пока они не станут незначительными, т.е. 0. Когда это происходит, алгоритм больше не учится. Взрыв градиентов происходит, когда градиент слишком велик, создавая нестабильную модель. В этом случае веса модели станут слишком большими, и в конечном итоге они будут представлены как NaN.