WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'deep-learning'


Как ИИ🤖 может быть таким мощным: «Стабильный диффузионный ИИ»😲?
Привет, ребята👋 В этом посте мы поговорим об удивительном инструменте с открытым исходным кодом под названием «Стабильная диффузия», который понимает ваш обычный английский и преобразует его в изображения с высоким разрешением. Чтобы понять все это очень четко, давайте начнем с более простых вопросов, таких как, что это за инструмент, кому он принадлежит и как мы можем использовать его для наших собственных целей. ▶ Содержание: Что такое стабильный диффузионный ИИ?..

Появление языка с помощью многоагентных игр: обучение общению с помощью последовательностей символов
Сергей Гаврилов и Иван Титов (партнеры по ML из Эдинбургского университета / Амстердамского университета) Язык был важным инструментом человеческой цивилизации для передачи знаний новым поколениям. Происхождение языка веками занимало умы людей и послужило поводом для нескольких исследований. Однако до недавнего времени почти все математические модели для изучения появления языка должны были быть ограничены низкоразмерными простыми пространствами наблюдения из-за алгоритмических и..

Объяснение документов 08: DeBERTa
DeBERTa (BERT с улучшенным декодированием и распутанным вниманием) улучшает модели BERT и RoBERTa, используя два новых метода. Первый — это механизм распутанного внимания, в котором каждое слово представлено с помощью двух векторов, которые кодируют его содержимое и позицию соответственно, а весовые коэффициенты внимания среди слов вычисляются с использованием распутанных матриц их содержания и относительных позиций соответственно. Во-вторых, усовершенствованный декодер маски..

Октавный код для одномерной линейной регрессии: моя первая реализация
Это следует за моим предыдущим постом о том, как градиентный спуск работает в линейной регрессии. Вчера наступил волшебный момент. После трех дней изучения видео Эндрю Нг, посвященных машинному обучению, я, наконец, взялся за код и увидел, как все, что мне объяснили, внезапно материализовалось в красивые прогностические модели. "Я гений машинного обучения!" Я взревел в небеса. Хотя затем наступил менее волшебный момент, когда я внезапно понял, что все, что я сделал, соответствовало..

Используйте мощь GPU и TPU
Использование Google Colab Что такое Google Colab? Colaboratory — это бесплатная среда для ноутбуков Jupyter, которая не требует настройки и полностью работает в облаке. Он предоставляет GPU и TPU совершенно бесплатно ! Теперь мы можем разрабатывать приложения для глубокого обучения на этом бесплатном GPU/TPU. Зачем использовать? Colaboratory поддерживает Python 2.7 и Python 3.6, Бесплатные GPU и TPU, Построен на основе ноутбука Jupyter, Множество предустановленных..

Работа с внимательным нейронным процессом, часть 3 (машинное обучение)
Рекуррентный внимательный нейронный процесс для последовательных данных (arXiv) Автор: Шенхао Цинь , Цзячэн Чжу , Джимми Цинь , Вэньшо Ван , Дин Чжао . Аннотация: Нейронные процессы (НП) изучают стохастические процессы и предсказывают распределение целевого результата, адаптивно обусловленное контекстным набором наблюдаемых пар вход-выход. Кроме того, Attentive Neural Process (ANP) повысил точность прогнозирования NP за счет включения механизма внимания среди контекстов и целей...

Работа с автоматизированным мышлением, часть 1 (MLops)
Автоматизированная поддержка рассуждений для Standpoint-OWL 2 (arXiv) Автор: Флориан Эммрих , Лусия Гомес Альварес , Ханнес Штрасс . Аннотация: Мы представляем инструмент для моделирования и рассуждений со знаниями с различных (и, возможно, конфликтующих) точек зрения. Теоретические основы обеспечиваются расширением базовой логики точками зрения в соответствии с недавно введенным формализмом, который мы также помним. Инструмент работает путем перевода расширенной точки зрения..

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]