WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'deep-learning'


Представление информации о цепочке поставок с использованием векторов активации концепций (CAV)
Введение . Данные цепочки поставок играют жизненно важную роль в оптимизации операций, повышении эффективности и улучшении процесса принятия решений в организациях. Однако понимание основных концепций и закономерностей, изученных моделями нейронных сетей применительно к данным цепочки поставок, может оказаться сложной задачей. В этой статье мы рассмотрим, как векторы активации понятий (CAV) могут помочь интерпретировать модели нейронных сетей в контексте данных цепочки поставок. Мы..

Судоку
Этот проект был частью моего курса искусственного интеллекта. В этом проекте я реализовал некоторые расширения алгоритма судоку. Первое расширение будет реализацией метода naked twins . Вторым будет модификация алгоритма для решения задачи diagonal sudoku . голые близнецы Техника голых близнецов следующая. Рассмотрите следующую загадку и посмотрите на два выделенных прямоугольника, 'F3' и 'I3' . Как мы видим, оба принадлежат одному и тому же столбцу и оба допускают значения..

Пользовательский набор данных с загрузчиком данных в Pytorch
Pytorch — одна из наиболее широко используемых библиотек для задач, связанных с машинным обучением или глубоким обучением. В любом приложении ML есть одна часть, которую нельзя игнорировать, как бы вы ни старались, и эта часть загружает данные. Загрузка пользовательского набора данных иногда становится слишком сложной, если вы не привыкли к различным функциям, которые предоставляет нам Pytorch. Нам доступны два волшебных инструмента, которые облегчают всю задачу загрузки данных...

Глубокое обучение для программистов, урок 3
Вопросы Приведите пример того, где модель классификации медведей может плохо работать в производственной среде из-за различий в структуре или стиле в обучающих данных. Нарисованные от руки медведи, черно-белые изображения. В чем в настоящее время текстовые модели имеют серьезные недостатки? Текущие текстовые модели могут генерировать привлекательный текст и контекст, но не могут генерировать правильные ответы. Каковы возможные негативные социальные последствия моделей генерации..

Использование пользовательских данных приложения Starbucks для прогнозирования эффективных предложений
В своем проекте Udacity Data Scientist Capstone я использовал смоделированные данные из приложения вознаграждений Starbucks, чтобы предсказать склонность пользователя принять предложение. Обзор проекта В моем завершающем проекте я стремлюсь ответить на два основных бизнес-вопроса: Каковы основные факторы эффективного предложения в приложении Starbucks? Могут ли предоставленные данные, а именно характеристики предложений и демографические данные пользователей, предсказать,..

Как используется векторное квантование, часть 2
Объединение неконтролируемого представления речи с использованием векторного квантования (arXiv) Автор: Чонкюн Пак , Кванхи Чой , Хёнджун Хо , Хён-Мин Пак . Аннотация: С появлением речевых представлений общего назначения из крупномасштабных моделей с самоконтролем применение одной модели к нескольким нижестоящим задачам становится подходом де-факто. Однако проблема объединения остается; длина речевых представлений по своей природе изменчива. Часто используется наивное среднее..

Выпадение (перевернутое выпадение)
Терминологию проверьте здесь https://machinelearning.wtf/terms/inverted-dropout/ Dropout  – это широко используемый метод регуляризации, характерный для глубокого обучения. Он случайным образом отключает некоторые нейроны на каждой итерации. И Dropout, и Regularization — это на самом деле своего рода затухание веса, то есть ослабление влияния весов или параметров на все нейроны, которые теоретически могут включать в себя входной слой. Как это работает На каждой тренировочной..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]