Публикации по теме 'machine-learning'
Последние обновления StyleGAN часть 1 (машинное обучение)
ChildGAN: крупномасштабные синтетические данные о лицах детей с использованием доменной адаптации в StyleGAN (arXiv)
Автор: Мухаммад Али Фарук , Ван Яо , Габриэль Косташ , Питер Коркоран .
Аннотация: В этой исследовательской работе мы предложили новый ChildGAN, пару сетей GAN для создания синтетических данных о лицах мальчиков и девочек, полученных из StyleGAN2. ChildGAN построен путем плавного переноса домена с использованием трансферного обучения. Он предоставляет..
КОГНИТИВНАЯ РОБОТОТИКА: ИЗУЧЕНИЕ ВОСПРИЯТИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
Чтобы роботы могли успешно воспринимать и понимать окружающую их среду, их необходимо научить действовать целенаправленно. Хотя отображение геометрии среды является необходимым предварительным условием для многих приложений мобильных роботов, понимание семантики среды позволит создавать новые приложения, требующие более продвинутых когнитивных способностей.
Свен Бенке , руководитель группы автономных интеллектуальных систем в Университете Бонна , занимается этой областью..
Что такое бэктестинг в машинном обучении?
Бэктестинг в машинном обучении — это метод, используемый для оценки производительности и эффективности модели машинного обучения с использованием исторических данных. Он включает тестирование модели на прошлых данных, чтобы смоделировать, как она работала бы, если бы она использовалась для прогнозов в течение этого периода. Основная цель ретроспективного тестирования — оценить способность модели обобщать и делать точные прогнозы на невидимых данных.
Вот как работает бэктестинг в..
Работа с эллиптическими функциями Вейерштрасса часть 1 (топология)
Начало работы с эллиптической функцией Вейерштрасса
Функция Вейерштрасса — из Wolfram MathWorld Патологическая функция f_a(x)=sum_(k=1)^infty(sin(pik^ax))/(pik^ a) (первоначально определено для a=2), которое является непрерывным… mathworld.wolfram.com
Метод построения решений эллиптических функций Вейерштрасса и их вырожденных решений уравнения мКдФ (arXiv)
Автор: На Сирендаореджи
Аннотация: Предложен метод разложения..
Финансирование стартапа — Значения SHAP для этапа, лет, инвестора и т. д.
Значения SHAP этапа, лет, инвестора и т. д.
В этой статье я использую общедоступный набор данных, который содержит информацию о 2900 записях данных о финансировании индийских стартапов с 2018 по 2021 год, собранных с веб-сайта startuptalky.com . Набор данных публично доступен на Kaggle . Полную информацию об анализе можно найти в этой общедоступной записной книжке Kaggle .
Шаг 1 — предварительная обработка данных
Здесь предварительная обработка данных состоит из следующих..
В центре внимания отрасли: аккумуляторы для электромобилей
Электромобили представляют собой одно из последних достижений в области «зеленых» технологий — символ будущего транспорта. Поскольку общество стремится уменьшить углеродный след, популярность электромобилей стремительно растет, а потребность в надежных и эффективных батареях остается главной проблемой.
Сложности постоянно развивающейся технологии электромобилей в автомобильной промышленности способствуют возникновению различных потенциальных дефектов аккумуляторов, таких как изношенные..
Как работают модели, основанные на энергии, часть 4 (машинное обучение)
Универсальные энергетические модели для физики высоких энергий (arXiv)
Автор: Таоли Ченг , Аарон Курвиль .
Аннотация: Энергетические модели имеют естественное преимущество гибкости в виде функции энергии. В последнее время модели на основе энергии достигли больших успехов в моделировании многомерных данных в компьютерном зрении и обработке естественного языка. В соответствии с этими признаками прогресса мы строим универсальную энергетическую модель для событий в физике высоких..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
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..