Публикации по теме 'deepmind'
Воспринимающий: общее восприятие с итеративным вниманием
Воспринимающий: общее восприятие с итеративным вниманием Биологические системы воспринимают мир, одновременно обрабатывая многомерные входные данные от различных модальностей… arxiv.org
Биосистемы воспринимают мир, обрабатывая тусклые входные данные от зрения, слуха, осязания и т. д. Модели восприятия в глубоком обучении разрабатываются для индивидуальных модальностей, опираясь на определенные предположения, например. сетчатые..
Возможности закрытых линейных сетей для онлайн-обучения
Недавняя публикация DeepMind предлагает новый интересный взгляд на эффективное сэмплирование онлайн-обучения.
Два самых больших недостатка современных систем глубокого обучения - это то, насколько они требовательны к данным и сколько времени им нужно на обучение ( Я смотрю на вас, GPT-3 ). Эти системы имеют доступ ко всем своим данным во время обучения и пересматривают каждый фрагмент данных несколько раз в течение многих эпох обучения. Поэтому, когда вы применяете эти методы к..
AlphaTensor: краткое введение
Введение
Умножение матриц — фундаментальная проблема вычислений, настолько же разнообразная, насколько и простая. Мы видим, как матричное умножение используется для анализа фотографий со смартфона, распознавания словесных команд, создания визуальных эффектов для компьютерных игр, моделирования погоды, сжатия данных и фильмов для обмена в Интернете и многого другого. Многие компании вложили миллионы в создание оборудования, которое может более эффективно вычислять умножение матриц...
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..