Публикации по теме 'neural-networks'
Баночка данных и задач для маркировки последовательностей — Рекуррентные нейронные сети (RNN)
В последней статье мы обсуждали банк данных и задач для конкретных задач классификации последовательностей. В этой статье мы коснемся банок данных и задач для проблем с маркировкой последовательностей.
Данные и задачи для маркировки последовательностей
Давайте сначала обсудим цель маркировки последовательностей — здесь для каждого слова во входном предложении модель предсказывает вывод.
Скажем, вход состоит из ряда последовательностей, табличное представление одного и того же будет..
ИНС без буквы «Е» — часть II
Реализация искусственной многослойной нейронной сети с использованием анализа линейной регрессии
В первой части были представлены одни из самых простых нейронных сетей, а также некоторые широко используемые методы и алгоритмы. Однако для решения задачи оптимизации необходима более сложная модель. Эта модель относится к многослойной нейронной сети, в основе которой лежат те же методы и алгоритмы, но в этой статье они будут более подробно рассмотрены.
Многослойная нейронная сеть..
Страх в эпоху машинного обучения
Это мой третий пост из серии об искусственном интеллекте и больших данных. Недавно защитив докторскую диссертацию по этой теме, я планирую затронуть несколько спорных тем, связанных с ИИ и работой, которую я выполняю по внедрению этой технологии для компаний. Не волнуйтесь, никакие NDA не нарушаются, и никакие секреты компании не просачиваются через эти сообщения.
Эта статья посвящена неопределенности . Речь идет о признании и принятии страха перед лицом доминирования машинного обучения..
DatRet: реализация Tensorflow для структурированных табличных данных
Мой проект с открытым исходным кодом
Простая реализация архитектуры глубокой нейронной сети для табличных данных с настраиваемой генерацией слоев и послойным увеличением количества нейронов. Использование аналогичного классического метода машинного обучения.
В этой статье мы обсудим, зачем нужна эта библиотека, проведем «учебник» и сравним точность предсказания DatRetClassifier и DatRetRegressor с созданием классических методов машинного обучения.
Введение
Для..
ModernMT: более пристальный взгляд на развивающуюся корпоративную MT Powerhouse
Наблюдая за продолжающейся эволюцией использования машинного перевода в индустрии профессионального перевода, мы видим, что достигли точки, когда у нас есть некоторые полезные идеи о том, как добиться успешных результатов при использовании машинного перевода. С моей точки зрения, как долгосрочного наблюдателя и эксперта-аналитика использования машинного перевода предприятиями, некоторые из них включают:
Адаптация и настройка универсального механизма машинного перевода, выполненные с..
Схемы трансформаторов: декомпозиция малых языковых моделей
Можем ли мы понять, что происходит в больших языковых моделях, анализируя маленькие?
Это первая из серии публикаций, в которых я попытаюсь обобщить некоторые из моих прочтений по контекстному обучению в больших языковых моделях — в основном с точки зрения механистической интерпретируемости. Подавляющая часть этого поста будет прямой адаптацией фантастической работы, проделанной в Anthropic , в частности, их статьи Математическая основа для схем трансформаторов . Я внес некоторые..
Гений нейронных сетей
Это первая статья из серии статей о передовых подходах к анализу данных и их применении для организаций социального воздействия (SIO) — без математического и статистического жаргона, обычно используемого для объяснения этих методов.
Прежде всего, это нейронные сети.
На высоком уровне нейронные сети вдохновлены человеческим мозгом. Нейронные сети интерпретируют шаблоны в наборе данных подобно тому, как мозг интерпретирует наборы цветов и форм, чтобы обнаруживать такие вещи, как светофоры..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..