Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Эволюция машин экстремального обучения
Понимание ML
Эволюция машин экстремального обучения
Как ELM развивались на протяжении многих лет и каков их статус сейчас?
Примечание! Это всего лишь общий обзор эволюции ELM. Он не включает все возможные версии и изменения, внесенные в ELM за последние годы.
Что такое ELM?
ELM (Extreme Learning Machines) - нейронные сети прямого распространения. «Изобретен» в 2006 году Г. Хуанг , и он основан на идее аппроксимации обратной матрицы.
Если вы не знакомы с ELM,..
Понимание сегментации опухоли головного мозга, часть 3 (Технологии будущего)
Топологическая оптимизированная сверточная визуальная рекуррентная сеть для сегментации и классификации опухолей головного мозга ( arXiv )
Автор: Дхананджай Джоши , Капил Кумар Нагванши , Нитин С. Чуби , Навин Сингх Раджпут .
Аннотация . В современном мире здравоохранения обнаружение опухоли головного мозга (ОО) стало обычным явлением. Однако ручная классификация БТ требует много времени и доступна только в нескольких диагностических центрах. Таким образом, глубокая..
Исследования по работе с гиперспектральными изображениями часть 4
Начало работы с гиперспектральными изображениями
Что такое гиперспектральные изображения? Чем они отличаются от цифровых изображений, с которыми мы имеем дело? towardsdatascience.com
Надежное слияние гиперспектральных изображений с одновременным шумоподавлением направляющих изображений с помощью ограниченной выпуклой оптимизации ( arXiv)
Автор: Саори Такэяма , Сюнсуке Оно
Аннотация: в статье предлагается новый метод..
Работа с несбалансированными наборами данных: задачи бинарной классификации
Часто, когда вы решаете задачу классификации с помощью машинного обучения, цель лежит глубже, чем построение точной прогностической системы. Может быть, вы хотите создать веб-сайт, который на основе сканирования мозга пациента может точно предсказать, есть ли у пациента опухоль, и в этом случае вы можете отдать предпочтение предотвращению ложноотрицательных результатов (ошибки типа II) над ложноположительным результатом (ошибки типа I). ошибки). Таким образом, меньшее количество..
Это еще не ИИ!
Это еще не ИИ!
Сегодня мы слышим о крупных организациях, стремящихся внедрить ИИ в свой бизнес, но уровень обучения, демонстрируемый этими решениями, очень ограничен. Хотя цель этих решений похвальна, используемые ими подходы ограничены и не раскрывают сущность интеллекта или обучения, как утверждается.
Если вы возьмете пример Amazon Go, в котором говорится об объединении алгоритмов слияния датчиков, машинного зрения и глубокого обучения для достижения меньшего опыта на кассе. Хотя..
Что такое свертка?
Понимание основных методов обработки изображений.
Свертка — это математическая операция, которая обычно используется при обработке изображений. Он используется для применения фильтра или ядра к изображению, в результате чего получается отфильтрованная версия исходного изображения. Эта операция называется сверткой, потому что она включает в себя «скольжение» фильтра по изображению, умножение значений фильтра и изображения в каждом месте и суммирование результатов для создания нового..
Как собрать набор данных для глубокого обучения
Поиск и загрузка изображений вручную занимает много времени просто из-за объема работы человека. Так что же мы, программирующие компьютеры, делаем, когда задача требует большого количества ручной работы? … Программируем, конечно! Пишем код для автоматизации задачи!
Мы будем использовать пример сбора некоторых данных для задачи компьютерного зрения, такой как обнаружение объектов или, возможно, сегментация. Что ж, в нашей задаче, вероятно, есть какие-то общие объекты, которые мы хотели..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..