Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Преобразователи State of Vision в 2023 году, часть 3 (машинное обучение)
Обучение экспрессивным подсказкам с остатками для Vision Transformers (arXiv)
Автор: Раджшекхар Дас , Йонатан Дуклер , Авинаш Равичандран , Ашвин Сваминатан .
Аннотация: Быстрое обучение — это эффективный подход к адаптации преобразователей путем вставки обучаемого набора параметров во входные и промежуточные представления предварительно обученной модели. В этой работе мы представляем экспрессивные подсказки с остатками (EXPRES), которые изменяют парадигму быстрого обучения..
Лучшие варианты использования функций Липшица, часть 4 (машинное обучение)
Изучение липшицевых функций с помощью обученных GD поверхностных сверхпараметризованных нейронных сетей ReLU (arXiv)
Автор : Илья Кузборский , Чаба Шепешвари
Аннотация: Мы исследуем способность сверхпараметризованных мелких нейронных сетей ReLU изучать липшицевы, недифференцируемые, ограниченные функции с аддитивным шумом при обучении с помощью градиентного спуска (GD). Чтобы избежать проблемы, заключающейся в том, что при наличии шума нейронные сети, обученные почти до нулевой..
MemuConvert
MemuConvert
По сути, MemuConvert - это метод обработки изображений. Цель состоит в том, чтобы снизить затраты на процесс этикетирования при обнаружении объектов.
Почему я разработал метод?
Я присоединился к соревнованиям с командой, и наша задача - обнаруживать автомобили с помощью данных с дрона. Мы попробовали эту задачу в YOLOV3 с его собственным набором данных. Однако это не удалось из-за неадекватного набора данных. Поэтому мы поняли, что ИИ нужно обучать с нуля.
В..
День 53: 60 дней серии «Наука о данных и машинное обучение»
Yellowbrick объединяет scikit-learn с matplotlib и предоставляет scikit-learn API для создания визуализаций рабочего процесса машинного обучения. Хороший ориентир, чтобы понять необъятность Йеллоубрика и как его использовать —
Как работает концепция собственной гравитации, часть 2 (Космология)
Самогравитация в тонком диске моделирования протопланетных дисков: длина сглаживания скорректирована и обобщена на бижидкости (arXiv)
Автор: Стивен Рендон Рестрепо , Пьер Барж .
Аннотация: Чтобы имитировать эволюцию протопланетных дисков (PPD), двухмерное моделирование с собственной гравитацией должно ввести смягчающее предписание гравитационного потенциала. Когда диск состоит только из газа, длина сглаживания пропорциональна высоте газовой шкалы. С другой стороны, при включении..
Расширенное тематическое моделирование с использованием Listly
Находя закономерности в хаотичных данных, люди терпят неудачу и обычно плохо работают. К счастью, у нас есть машины, которые учатся и помогают нам в этом хаосе. То же самое происходит с тематическим моделированием в науке о данных, где мы пытаемся найти закономерности и темы в разных областях, чтобы получить представление и лучше понять данные.
Тематическое моделирование похоже на поиск сокровищ в куче слов! Это удивительная техника, которая раскрывает скрытые темы в текстах, открывая..
Всеобъемлющий обзор методов глубокого обучения Обработка естественного языка — Жасмин…
Эй Эй Эй….! Языковая обработка — это сложная задача, в буквальном смысле. Но наш приятель по ИИ убивает всеми достижениями НЛП. В последние несколько месяцев я сосредоточился на изучении ИИ и его приложений, но писать об этом для журналов было проблемой другого рода.
Абстрактный
В исследованиях НЛП все больше внимания уделяется неконтролируемым или полуконтролируемым методам обучения. Эти методы обучения способны учиться на данных, которые не были аннотированы вручную необходимыми..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..