Публикации по теме 'deep-learning'
Сверточные нейронные сети Работа с изображениями стала проще
Благодаря своей способности обрабатывать огромные объемы данных, глубокое обучение за последние несколько десятилетий превратилось в чрезвычайно мощную технологию. Сети со скрытым уровнем в настоящее время более популярны, чем обычные методы, особенно для распознавания образов. Сверточные нейронные сети являются одними из наиболее широко используемых глубоких нейронных сетей.
Итак, давайте посмотрим на работу CNN.
Почему полезны сверточные нейронные сети и что они из себя представляют?..
Резюме «На пути к прогнозированию использования графического процессора для облачного глубокого обучения»
Введение
Глубокое обучение оказало значительное влияние на многие области вычислительной техники. Эти рабочие нагрузки требуют высоких требований к вычислительным ресурсам/памяти. Графические процессоры (GPU) являются основными ускорителями для облегчения их выполнения. Текущая проблема — недостаточное использование этих процессоров в кластерах. Это связано с отсутствием возможности точного совместного использования и виртуальной памяти в графических процессорах, а также с политиками,..
Обзор дрейфа модели в машинном обучении
Дрейф данных, дрейф концепций и переобучение модели Зачем это нужно?
Изменения постоянны:
Мир динамичен, и данные постоянно меняются, будь то объем, качество, целостность или масштаб. Модели машинного обучения, обученные на сегодняшних данных, могут оказаться непригодными для завтрашнего дня.
Модели машинного обучения создаются или обучаются на основе заданных или исторических данных. Производительность модели ML так же хороша, как и данные, на которых она обучается, но эти..
Можно ли исключить блоки для анализа покрытия из Simulink Test Manager в R2017b?
Мне интересно, есть ли способ исключить блоки для анализа покрытия из Test Manager.
Даже если я щелкну правой кнопкой мыши блок в модели и исключим его из анализа покрытия, когда я запущу тест в диспетчере тестов и сгенерирую отчет о покрытии, блок не будет фактически исключен.
ОТВЕЧАТЬ
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab , Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE,..
Генетический алгоритм: Генерация решений на основе случайности
Алгоритмы глубокого обучения очень популярны и используются во многих приложениях машинного обучения и искусственного интеллекта, от прогнозирования до автономных автомобилей. Однако одним из недостатков архитектуры глубокого обучения является то, что эти структуры имеют множество дифференцируемых параметров, которые требуют большого количества обучающих данных, часто много вычислительных ресурсов, часто нескольких машин и требуют плотной выборки для сопоставления входного пространства с..
Наследие Аристотеля: раскрытие логики моделей изучения языка и генеративного ИИ
От силлогизма к GPT-4: эволюция чат-ботов
Когда вы читаете эти слова, сложная сеть нейронов в вашем мозгу активируется, расшифровывая символы и создавая значения. Вы занимаетесь одним из самых сложных видов деятельности, на которые способны люди, — пониманием языка. Эта глубокая способность позволила нам строить общества, делиться идеями и формировать наше коллективное будущее. Но что, если бы мы могли воспроизвести эту способность к пониманию и генерации языка в машинах? Этот..
Конец обратного распространения?
Это конец обратного распространения? Новый алгоритм прямого распространения находится в разработке!! Веса изучаются путем вычисления локального градиента — первый прямой проход выполняется с реальными данными, а второй прямой проход выполняется с отрицательными данными. ДА! есть две отдельные фазы прямого обучения. Это очень точно имитирует бодрствующее восприятие (мышление и обработка в течение дня) и восстановление БДГ, которое происходит в автономном режиме (во время сна)!
1) Эта..
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..