WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'technology'


Понимание оптимизации муравьиной колонии, часть 1 (информатика)
Муравьи-пастухи: оптимизация колонии муравьев с помощью тлей для дискретных задач динамической оптимизации, запускаемых событиями (arXiv) Автор : Йонас Скакаускас , Татьяна Калганова Аннотация: доступные в настоящее время стратегии динамической оптимизации для алгоритма оптимизации колоний муравьев (ACO) предлагают компромисс в виде более медленной сходимости алгоритма или значительного снижения качества решения после каждого динамического изменения. В этой статье предлагается..

Импорт данных с использованием MySQL и Arctype
Прежде всего, когда дело доходит до импорта данных в MySQL, у вас есть несколько вариантов импорта данных: Можно использовать INSERT INTO и указать имя таблицы вместе со столбцами и данными, которые необходимо импортировать в данный экземпляр базы данных. Можно также использовать LOAD DATA INFILE и указать конкретный файл, из которого он или она хочет загрузить данные в данную таблицу. Теперь мы могли бы сказать вам, что «нет, LOAD DATA INFILE — не единственный вариант при..

Применение одноиндексных моделей, часть 1 (искусственный интеллект)
Изучение одноиндексных моделей с помощью неглубоких нейронных сетей ( arXiv) Автор: Альберто Биетти , Джоан Бруна , Клейтон Сэнфорд , Мин Джэ Сон . Аннотация: одноиндексные модели — это класс функций, задаваемых неизвестной одномерной функцией «связи», применяемой к неизвестной одномерной проекции входных данных. Эти модели особенно актуальны в больших размерностях, когда данные могут иметь низкоразмерную структуру, к которой должны адаптироваться алгоритмы обучения. Хотя..

Изучение 5 лучших парадигм программирования: какая из них преобладает?
Привет, любители технологий! Я Джейн, молодой профессионал в возрасте 20 лет, ориентирующийся в захватывающем и сложном мире технологической индустрии. На протяжении всего моего пути мне выпала честь разрушать барьеры и вдохновлять женщин-женщин в сфере технологий — миссия, которая занимает особое место в моем сердце. Погружение в динамичный мир технологических стартапов Мое приключение началось в динамичной сфере технологического стартапа, стоящего на грани выхода на биржу...

Варианты использования GFlowNets в различных сценариях, часть 3 (Машинное обучение)
GFlowNet-EM для изучения композиционных моделей скрытых переменных (arXiv) Автор: Эдвард Дж. Ху , Николай Малкин , Мокш Джейн , Кэти Эверетт , Александрос Грайкос , Йошуа Бенжио . Аннотация: Модели скрытых переменных (LVM) с дискретными композиционными латентными элементами являются важным, но сложным параметром из-за комбинаторно большого количества возможных конфигураций скрытых элементов. Ключевым компромиссом в моделировании апостериорных и латентных данных является выбор..

5 методов предотвращения переобучения вашей следующей модели машинного обучения
Вы когда-нибудь разрабатывали модель нейронной сети, которая дает потрясающие результаты? Настолько, что это невероятно? Если у вас возникли такие сомнения, возможно, вы правы. Возможно, ваша модель страдает от переобучения . Переобучение - это когда ваша модель «запоминает» ваш набор данных и, следовательно, способна точно предсказать результаты. Другими словами, если вы запустите свою модель на другом наборе данных, можно с уверенностью сказать, что это даст катастрофические..

Бесшовный способ отслеживания экспериментов ML: Weights & Biases
Постановка задачи Вы когда-нибудь проводили эксперименты по машинному обучению или глубокому обучению? Вам кажется невозможным следить за всеми гиперпараметрами и сравнивать эксперименты друг с другом? Ничего страшного, если вы исследуете только 2–3 варианта моделей. Что делать, если есть 100+ вариантов? Это другая история. Как член группы инженеров-исследователей ИИ в Wisesight, мы проводим от десяти до сотен экспериментов с машинным обучением. Итак, чтобы эффективно общаться 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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]