Публикации по теме 'deep-learning'
Поведение мер радона в конвейерах машинного обучения, часть 2
Изучение диаграмм постоянства как мер радона (arXiv)
Автор: Алекс Эльчесен , Ирина Харцок , Хосе А. Переа , Татум Раск
Аннотация: Диаграммы персистентности являются общими дескрипторами топологической структуры данных, возникающих в различных задачах классификации и регрессии. Их можно обобщить до мер Радона, поддерживаемых на плоскости рождения-смерти и наделенных оптимальным расстоянием переноса. Примерами таких мер являются ожидания вероятностных распределений в пространстве..
Мета-обучение: научиться учиться
В последние годы было много ажиотажа вокруг идеи метаобучения в области искусственного интеллекта (ИИ). Метаобучение, также известное как «обучение обучению», представляет собой подход, который позволяет системам ИИ научиться быстро адаптироваться к новым задачам, используя свой предыдущий опыт. В этом сообщении блога мы рассмотрим концепцию метаобучения, приведем примеры и аналогии, а также обсудим преимущества и недостатки этого подхода.
Что такое метаобучение?
Метаобучение — это..
Обзор TensorFlow 2.0
Воплотите вашу идею с бумаги в производство
Введение
TensorFlow (TF) был представлен сообществу в 2015 году. С тех пор он стал одной из самых популярных библиотек глубокого обучения. Программисты, специалисты по обработке данных и исследователи могут использовать его для создания моделей «из коробки» либо с помощью API-интерфейсов, либо путем написания вещей с нуля.
Некоторые концепции, лежащие в основе этого, такие как построение операций с графами, сеансов и т. Д., Иногда могут быть..
Качество проектов в вашем портфолио имеет большое значение при подаче заявления на должность Data Scientist или Machine…
Реальное влияние, которое проект оказывает с использованием машинного обучения и науки о данных, может изменить правила игры, когда дело доходит до собеседования на должности, связанные с наукой о данных и машинным обучением.
Существует множество веб-сайтов и блогов , которые подчеркивают важность создания портфолио для получения вашей первой работы в области машинного обучения или обработки данных, если у вас недостаточно опыта. Хотя это не может быть дальше от истины, также важно..
Как ведут себя аккрецирующие нейтронные звезды, часть 1 (астрофизика)
Постоянный ультрафиолетовый поток от аккрецирующей двойной нейтронной звезды в переходном режиме (arXiv )
Автор : Николай Н. Щечилин , Михаил Евгеньевич Гусаков , Андрей Игоревич Чугунов
Вывод: Все астрофизические объекты, аккрецирующие диск, производят мощные истечения. В двойных системах, содержащих нейтронные звезды (НС) или черные дыры, аккреция часто происходит во время сильных вспышек. Основными признаками дискового ветра во время этих извержений являются смещенные..
Улучшение фотографий с помощью глубокого обучения, часть 3: функция потери
Вступление
В этой статье мы узнаем о потере восприятия, функции потерь, сосредоточенной на высокоуровневых функциях, извлеченных с помощью предварительно обученных нейронных сетей. Вы можете найти блокнот для этой статьи здесь и репозиторий GitHub здесь .
Без лишних слов, займемся кодированием!
Ввод и этикетка
Сейчас у нас есть сотни тысяч пар картинок низкого и высокого качества. Наша модель на высоком уровне будет отображать каждый пиксель на входе в соответствующий..
Применение цифровых двойников, часть 2 (Технологии будущего)
Концепция цифровых двойников
Что такое цифровой двойник и почему он важен для Интернета вещей Цифровые двойники — это виртуальные копии физических устройств, которые специалисты по данным и ИТ-специалисты могут использовать для моделирования… www.networkworld.com
Цифровые двойники нелинейных динамических систем ( arXiv )
Автор: Линг-Вэй Конг , Ян Вэн , Брайан Глаз , Мулугета Хайле , Ин-Ченг Лай
Аннотация: мы..
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..