Публикации по теме 'deep-learning'
Предварительные требования и дополнительная литература для понимания Google BERT
Если вы увлечены обработкой естественного языка и имеете некоторый опыт в области глубокого обучения, Google BERT - хотя и не является передовым - во многих отношениях является основополагающим и, следовательно, представляет собой ценное исследование.
Газета BERT от 11 октября 2018 г. | Сообщение в блоге 2 ноя 2018 | "исходный код"
Ниже приведен простой список всех концепций оригинальной статьи по BERT, которые я решил назвать важными предпосылками для понимания, прежде чем вы..
Как работает концепция Graph Laplacian part3(Machine Learning)
Лапласианский подход к избыточному сглаживанию на основе дробного графа (arXiv)
Автор: Сохир Маскей , Раффаэле Паолино , Арас Бачо , Гитта Кутынёк
Аннотация . Графовые нейронные сети (GNN) продемонстрировали самые современные характеристики в различных приложениях. Тем не менее, GNN часто с трудом фиксируют дальние зависимости на графиках из-за чрезмерного сглаживания. В этой статье мы обобщаем концепцию пересглаживания неориентированных графов на ориентированные. С этой..
Выявление и исправление смещения ярлыков в машинном обучении
По мере того как машинное обучение (ML) становится все более эффективным и широко распространенным, оно становится все более распространенным в системах, оказывающих реальное влияние, от рекомендаций по кредитам до решений о приеме на работу. С ростом использования возникает риск предвзятости - предвзятые данные обучения могут привести к предвзятым алгоритмам машинного обучения, что, в свою очередь, может увековечить дискриминацию и предвзятость в обществе.
В новой статье от Google..
Распознавание жестов рук с использованием TinyML на OpenMV
Обзор
Поскольку основанная на зрении технология распознавания жестов рук является важной частью взаимодействия человека с компьютером. Этим технологиям, таким как распознавание речи и распознавание жестов, уделяется большое внимание в области человеко-компьютерного взаимодействия. Проблема была первоначально решена сообществом компьютерного зрения с помощью изображений и видео. Совсем недавно появление недорогих потребительских камер глубины открыло путь к нескольким различным..
Алгоритм KNN: практическая реализация алгоритма KNN в R
С увеличением объема данных, которые мы генерируем, потребность в передовых алгоритмах машинного обучения возросла. Одним из таких алгоритмов является алгоритм K ближайших соседей. В этом блоге об алгоритме KNN в R вы поймете, как работает алгоритм KNN и его реализация с использованием языка R.
В этом блоге KNN Algorithm In R будут освещены следующие темы:
Что такое алгоритм KNN? Особенности алгоритма KNN Как работает алгоритм KNN? Вариант использования алгоритма KNN Псевдокод..
Последние исследования по распределенной надежной оптимизации, часть 5
Распределенно-устойчивая оптимизация, зависящая от решения (arXiv)
Автор: Диего Фонсека , Маурисио Хунка .
Аннотация: В этой работе представлен новый подход к распределенной робастной оптимизации с использованием метрик p-Вассерштейна для анализа стохастической программы в общем контексте. Неоднозначность, установленная в этом подходе, зависит от переменной решения и представлена в виде шара, центр и радиус которого зависят от переменной решения. Мы показываем, что при..
Как машинное обучение может помочь нам справиться со сложностью алгоритмов (часть 2 из части 5…
Введение
В последней статье, посвященной этой теме, мы обсуждали алгоритмы с точки зрения временной сложности.
Теперь, когда мы знакомы с этой частью, давайте посмотрим дальше в исследовании, сначала перейдя к параметрам ЦП, которые можно оптимизировать с помощью машинного обучения.
Соображения относительно проектных параметров ЦП
1.Энергия
Сначала мы инициализируем энергопотребление ЦП, например. У меня есть MacBook Pro, у которого есть начальный предел = S. Который..
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..