Публикации по теме 'machine-learning'
Как объяснимого ИИ: объяснимое моделирование
В первой части нашего обзора Как объяснимого ИИ мы рассмотрели объяснимость до моделирования . Однако истинная возможность объяснения намного шире. Объяснимость можно рассматривать на всех этапах разработки ИИ, а именно на предварительном моделировании, разработке модели и постмоделировании.
Большая часть литературы по объяснимости ИИ направлена на объяснение уже разработанной модели черного ящика, а именно, объяснимости после моделирования. Мы рассмотрим методологии..
Quantumrock приветствует бывшего руководителя Deutsche Bank и UniCredit Group Андреаса Вёльфера и…
Значительные дополнения к консультативному совету руководителей высшего звена укрепляют позицию Quantumrock как лидера инноваций в области финансовых решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.
Мюнхен — май 2022 г.
Компания Quantumrock, занимающаяся технологиями активов в области искусственного интеллекта, продолжает расширять свой Высший исполнительный совет (SEC) за счет добавления Бернхарда Брэнда, бывшего генерального директора Hinduja Bank Middle East и..
Почему Dropout так эффективен в глубокой нейронной сети?
Наука о данных, глубокое обучение
Почему Dropout так эффективен в глубокой нейронной сети
Dropout - это простой способ уменьшить зависимости в глубокой нейронной сети.
В этой статье вы можете изучить Dropout, каковы плюсы и минусы регуляризации по сравнению с отсевом, как работает метод Dropout в глубоком обучении и каковы эффективные способы использования Dropout в глубоком обучении и как реализовать отсев в глубокая нейронная сеть?
Что означает отказ от глубокого обучения?..
Получите 10-процентный прирост производительности модели машинного обучения
Пошаговое руководство по улучшению производительности вашей модели за пределами настройки гиперпараметров
Предположим, вы определили модель машинного обучения и соответствующие гиперпараметры, которые обеспечивают наилучшую производительность, но все же точность модели ниже базовой/ожидаемой точности. Это конец пути для вас или вы можете улучшить его дальше?
В этом блоге я проведу вас через трехэтапный процесс улучшения производительности вашей модели, помимо настройки гиперпараметров...
Я думаю, что Nu следует писать вместо Mu по формуле, которая дает нам Mu Prime.
Я думаю, что Nu следует писать вместо Mu в соответствии с формулой, которая дает нам Mu Prime. Следующее.
Как обновить параметр?
…
2. Тогда новое среднее, Mu prime, представляет собой взвешенную сумму старых средних. Mu взвешивается по r-квадрату, Nu (вместо Mu в статье) взвешивается по сигма-квадрату, нормализованному суммой весовых коэффициентов. Новый член дисперсии будет простым квадратом сигмы.
…
Значение расстояния Хеллингера, часть 2 (машинное обучение)
Надежная проверка гипотез и оценка распределения по расстоянию Хеллингера (arXiv)
Автор: Ананда Тиртха Суреш
Аннотация: мы предлагаем простой надежный тест гипотезы, который имеет ту же сложность выборки, что и оптимальный тест Неймана-Пирсона, с точностью до констант, но устойчив к возмущениям распределения на расстоянии Хеллингера. Мы обсуждаем применимость такого надежного теста для оценки распределений по расстоянию Хеллингера. Мы эмпирически демонстрируем силу теста на..
Что происходит с исследованиями Метавселенной, часть 4
Дипфейк в метавселенной: обзор перспектив (arXiv)
Автор: Хаоцзе Ву , Пань Хуэй , Пэнъюань Чжоу .
Аннотация: Мы предполагаем, что технологии дипфейков, которые синтезируют реалистичные поддельные изображения и видео, будут играть важную роль в метавселенной будущего. Улучшая погружение пользователей и опыт работы с синтезированными виртуальными персонажами и сценами, дипфейк может привести к серьезным последствиям, если он используется для мошенничества, выдачи себя за другое лицо и..
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..