Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Пошаговая дистилляция : обзор статьи
Дистилляция шаг за шагом: обзор статьи
Изучение одного из самых последних и инновационных методов сжатия LLM
Авторы
Этот пост в блоге был написан Marcello Politi и Vijayasri Iyer .
Введение
В настоящее время широко распространены большие языковые модели. Недавние тенденции в области исследований ИИ показали, что более крупные LM обладают нулевыми возможностями обобщения и способностями к эмерджентному/здравому смыслу . В настоящее время одной из крупнейших языковых моделей..
Преобразование городской мобильности с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения
По мере того, как города продолжают расти, потребность в эффективных и устойчивых транспортных системах становится все более острой. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) играют ключевую роль в формировании будущего городского транспорта, революционизируя планирование мобильности. Важным применением ИИ и МО в планировании мобильности является разработка персонализированных мобильных решений. Анализируя индивидуальные модели поездок и предпочтения, эти технологии могут..
Алгоритм иерархической кластеризации для машинного обучения
Краткое руководство по машинному обучению
Алгоритмы иерархической кластеризации стремятся построить иерархию кластеров. Он хорошо работает для набора данных с вложенными кластерами, например. геометрические данные.
Он начинается с некоторых начальных кластеров и постепенно сходится к решению. Иерархическая кластеризация подразделяется на две категории: агломеративные и вызывающие разногласия.
Агломеративный подход изначально принимает каждую точку данных как отдельный кластер и..
Понимают ли машины шутки?
"Каждая шутка похожа на маленькую революцию"
Джордж Оруэлл однажды написал. Он хотел сказать, что даже когда шутки быстро забываются, или не имеют большого значения, или вообще не имеют значения, или просто глупы, они, как правило, нарушают нормальную рутину нашей повседневной жизни. Человек, заставляющий шутку, заставляет нас чувствовать внезапно анимировать. Как сказано шутка, напряженность крепления. Внезапно, спонтанно, без предупреждения, мы ловим себя на том, что ухмыляемся..
Как работает обнаружение объектов, часть 2
Преподаватель с двумя учебными планами по обнаружению несовместимых с предметной областью объектов в автономном вождении ( arXiv )
Автор: Лунхуэй Юй , Ифань Чжан , Ланьцин Хун , Фей Чен , Чжэнго Ли
Аннотация . Обнаружение объектов для автономных транспортных средств в последние годы привлекает все большее внимание, когда размеченные данные часто обходятся дорого, а неразмеченные данные могут быть легко собраны, что требует исследований в области полуконтролируемого..
ELU Замена ReLU?
Недавно я нашел исследовательскую работу, которая повысила эффективность модели за счет использования функции активации ELU вместо функции ReLU. В этом блоге я буду исследовать новую функцию ELU. Я также сделал записную книжку на Kaggle, чтобы продемонстрировать работу функции ELU с помощью кода и интерактивного сюжета.
Создание графика ELU fu Исследуйте и запускайте код машинного обучения с помощью Kaggle Notebooks | Использование данных из источников данных..
Машинное обучение: руководство для начинающих
Вам интересна область машинного обучения и вы хотите погрузиться в ее увлекательный мир? В этой статье мы рассмотрим основы машинного обучения, его различные типы алгоритмов, практические приложения и шаги, которые вы можете предпринять, чтобы научиться машинному обучению самостоятельно. Итак, давайте вместе отправимся в это увлекательное путешествие!
Введение в машинное обучение
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, позволяющая компьютерам учиться на основе данных..
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..