Публикации по теме 'deep-learning'
Освоение генеративного ИИ: путь от нуля к экспертному опыту в области генеративного ИИ
Вы заинтересованы в изучении генеративного искусственного интеллекта, но беспокоитесь о математике? Не волнуйтесь! В этом руководстве мы разберем учебную программу и лучшие способы изучения генеративного ИИ, даже если вы работаете в другой области или отделе. Мы сделаем сложные концепции простыми для понимания, чтобы вы могли с уверенностью отправиться в путешествие по генеративному искусственному интеллекту.
Важность генеративного ИИ
Объем мирового рынка искусственного..
Минимизация ядерной нормы циркулянтной матрицы для рисования изображений в Python
Представьте, что такое циркулянтная матрица и минимизация ее ядерной нормы, и дайте эффективную реализацию с помощью быстрого преобразования Фурье для рисования изображения.
В машинном обучении у нас есть некоторые специальные алгебраические структуры, такие как матрица Ганкеля, циркулянтная матрица и матрица Теплица. Используя эти структуры, мы можем обнаружить внутренние корреляции данных. В этой истории мы представляем…
Демистификация больших языковых моделей: руководство для начинающих по пониманию ChatGPT и друзей
Начальные заметки
С возвращением, Посвященный.
- Если вы начинаете наше путешествие отсюда, мы ценим ваше желание отправиться в мир искусственного интеллекта. Однако для более глубокого понимания и начала вашего посвящения мы настоятельно рекомендуем вам углубиться в информацию, представленную в следующей статье: Нажмите здесь
– Если вы оказались здесь после приема красной таблетки , значит, вы отправились в путь знаний и открытий. Мир ИИ и генеративного ИИ таит в себе..
PCA в машинном обучении — ваш полный способ обойти ключевые компоненты, которые вам нужны.
Введение
Абстрактный анализ основных компонентов (АГК) — это мощный статистический метод для ограничения переменных, с которыми мы сталкиваемся, и мы используем его, когда переменные сильно коррелированы. Поскольку PCA становится важным инструментом для неконтролируемого многомерного анализа данных и уменьшения размерности. Следовательно, PCA был объединен с технологиями искусственного интеллекта для повышения производительности многих приложений, таких как обработка изображений,..
Научные статьи, основанные на нарушениях речи
Автоматизированная классификация нарушений звуков китайской речи на основе глубокого обучения ( arXiv )
Автор: Яо-Мин Куо , Шанк-Джанг Руан , Ю-Чин Чен , Я-Вэнь Ту
Аннотация: в этой статье описывается система анализа акустических данных, которая помогает в диагностике и классификации нарушений речи у детей с помощью компьютера. Анализ был сосредоточен на выявлении и классификации четырех различных типов китайских искажений. В ходе исследования был собран и сгенерирован..
Изучение ключевых логик и гиперпараметров глубокого обучения (часть I)
Появление глубокого обучения произвело революцию в области искусственного интеллекта, способствуя развитию компьютерного зрения, обработки естественного языка и распознавания образов. Центральное место в этом изменении парадигмы занимает TensorFlow, универсальная и широко распространенная структура, позволяющая исследователям и практикам создавать и обучать модели нейронных сетей.
В этой статье мы приступаем к изучению важнейших компонентов, лежащих в основе глубокого обучения в..
Будущее обработки естественного языка: на волне инноваций или прорыва на базе API?
TL;DR:
TL;DR: за последние годы LLM прошли долгий путь, позволив любому создать продукт на основе НЛП. Появляются сотни приложений, использующих LLM API. Но эти приложения сталкиваются с такими проблемами, как отсутствие специализации, отсутствие дифференциации и отсутствие права собственности, что затрудняет долгосрочное влияние. Владельцы бизнеса должны знать об этом, чтобы добиться успеха. Отказ от ответственности. В этой статье для генерации текста используется Cohere ...
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..