Публикации по теме 'deep-learning'
AlphaTensor, новейший искусственный интеллект Deepmind, побил математический рекорд.
Alphatensor: ИИ, переосмысливающий математику
Искусственный интеллект существует уже несколько десятилетий и прошел долгий путь развития. Одной из компаний, которая оказала большое влияние в этой области, является DeepMind Technologies. AlphaTensor, первая система искусственного интеллекта для разработки уникальных алгоритмов для выполнения фундаментальных операций, таких как умножение матриц, была недавно создана исследовательской группой Google DeepMind.
Математические задачи..
Прогнозирование кристаллической структуры молекул с использованием нейронной сети с глубоким генеративным графом
ВВЕДЕНИЕ
Кристаллическая структура — это наиболее важные свойства молекулы, определяющие реакции, в которых она участвует, связи, которые она образует, и связи, которые она имеет с различными частицами. Методы регулярного соответствия возрасту ограничивают спланированные вручную энергетические работы с субатомным энергетическим полем, которые часто не всегда связаны с реальной энергетической емкостью пилы частиц в природе. Они производят математически подобранные механизмы адаптации,..
Методы увеличения изображения, часть 2 (обработка данных)
Увеличение данных изображения для глубокого обучения: опрос (arXiv)
Автор: Суоронг Ян , Вейкан Сяо , Мэнчэн Чжан , Сухан Го , Цзянь Чжао , Фурао Шэнь .
Аннотация: Глубокое обучение достигло замечательных результатов во многих задачах компьютерного зрения. Глубокие нейронные сети обычно полагаются на большие объемы обучающих данных, чтобы избежать переобучения. Однако помеченные данные для реальных приложений могут быть ограничены. За счет увеличения количества и разнообразия..
Лучшее исследование субмодульной максимизации, часть 4 (оптимизация машинного обучения)
Негладкая и гладкая по Гельдеру субмодулярная максимизация (arXiv)
Автор: Дуксан Ли , Нам Хо-Нгуен , Дабин Ли .
Аннотация: Исследуется задача максимизации непрерывной DR-субмодулярной функции, не обязательно гладкой. Мы доказываем, что непрерывный жадный алгоритм обеспечивает [(1−1/e)OPT−ε] гарантию, когда функция является монотонной и гладкой по Гельдеру, что означает, что он допускает непрерывный по Гельдеру градиент. Для функций, которые не являются дифференцируемыми или..
6 лучших книг для изучения математики для науки о данных и машинного обучения
Создавайте прочные математические основы в качестве специалиста по данным из этих книг
Не секрет, что прочная математическая база имеет решающее значение для успеха в таких областях, как наука о данных и машинное обучение. Эти дисциплины в значительной степени опираются на статистический анализ, теорию вероятностей, линейную алгебру и другие математические концепции.
Независимо от того, являетесь ли вы новичком, желающим войти в мир науки о данных и машинного обучения, или опытным…
Базовое введение в глубокое обучение
Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения и статистического моделирования, которое позволяет машинам изучать иерархии концепций, а также шаблоны и стратегии без явного программирования. Новые свойства, такие как способность обобщать отдельные обучающие примеры, более гибко интерпретировать изображения, видео или текст и обеспечивать контекстно-зависимую обратную связь при принятии решений, — это лишь некоторые из функций, которые обеспечивают современные алгоритмы глубокого..
Прогнозирование результатов на арене Hearthstone - часть 1
Hearthstone - действительно увлекательная игра: правила просты, и любой может быстро их усвоить, персонажи забавные, а общее качество игры очень высокое.
Машинное обучение еще интереснее! Итак, можем ли мы объединить эти две вещи для еще большего удовольствия? Я знаю, что теперь вы думаете о сверхразумном ИИ, который превратит вас в легенду при просмотре YouTube ... ну, этого не произойдет, по крайней мере, не здесь. И, честно говоря, кто хочет все время играть (и, возможно, проигрывать)..
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..