Публикации по теме 'deep-learning'
Как далеко мы продвинулись с уменьшением размерности, часть 2 (машинное обучение)
Четыре лекции по модели Изинга случайного поля, суперсимметрии Паризи-Сурла и размерной редукции (arXiv)
Автор : Слава Рычков
Аннотация: Численные данные свидетельствуют о том, что модель Изинга со случайным полем теряет SUSY Паризи-Сурла и свойство уменьшения размеров где-то между 4 и 5 измерениями, в то время как родственная модель разветвленных полимеров сохраняет эти особенности при любом d. Эти заметки представляют собой неторопливое введение в недавнюю теорию, разработанную..
Искусство обучения: как метаобучение революционизирует глубокое обучение
Глубокое обучение прошло долгий путь от освоения сложных игр до вождения автомобиля. Благодаря достижениям в области аппаратного и программного обеспечения глубокое обучение стало одним из самых успешных методов искусственного интеллекта, используемых сегодня. Более того, есть еще куда расти.
Мета-обучение — это единственная техника, способная вывести глубокое обучение на новый уровень. Метаобучение — это инновационная технология, которая меняет область глубокого обучения...
Ведущие робототехнические компании искусственного интеллекта находятся в авангарде революции в области автоматизации и искусственного…
Каждая из ведущих робототехнических компаний с искусственным интеллектом имеет уникальную историю и опыт, которые способствовали их успеху в отрасли. Например, Boston Dynamics была основана в 1992 году как дочерняя компания Массачусетского технологического института с упором на разработку передовых роботов, которые могли бы двигаться и работать в сложных условиях.
"Читать далее…"
Демистификация оптимизаторов глубокого обучения: изучение алгоритмов градиентного спуска (часть 1)
Полное руководство по стохастическому, пакетному и мини-пакетному градиентному спуску
Алгоритмы оптимизации — это вычислительные методы, используемые для поиска наиболее оптимального решения любой заданной проблемы. В области машинного обучения и глубокого обучения алгоритмы оптимизации используются для минимизации некоторой функции стоимости на основе параметров модели для оптимального выполнения данной задачи, такой как регрессия и классификация.
В этой серии из нескольких частей..
Ландшафт НЛП с 1960-х по 2022 год — Введение в НЛП и его историю
Привет, приветствую всех! Сегодня я кратко расскажу об очень интересной и актуальной теме — обработке естественного языка. Давайте разберемся с НЛП —
Оглавление
Что такое НЛП? Некоторые реальные приложения Общие задачи НЛП Подходы, используемые для решения сценариев использования НЛП Проблемы в НЛП Заключение
Что такое НЛП?
Обработка естественного языка (NLP) — это в основном то, как вы можете научить машины понимать человеческие языки и извлекать из текста соответствующий..
Работа с вариационными функциями Фурье, часть 2
Гармонизируемые смешанные ядра с вариационными функциями Фурье (arXiv)
Автор: Чжэян Шен , Маркус Хейнонен , Самуэль Каски .
Аннотация: Выразительная сила гауссовских процессов сильно зависит от выбора ядра. В этой работе мы предлагаем новое ядро гармонизируемой смеси (HMK), семейство выразительных, интерпретируемых, нестационарных ядер, полученных из моделей смеси в обобщенном спектральном представлении. В качестве теоретически обоснованной обработки нестационарных ядер HMK..
Почему я отказался от науки о данных. Прочтите это, чтобы понять.
Это была моя реакция, когда я впервые увидел машинное обучение в своей степени в области компьютерных наук.
Через несколько лет я также получил степень магистра в области глубокого обучения. До сегодняшнего дня я все еще думаю, что это сумасшедший и красивый район.
Что ж, «жизнь не усыпана розами»
После получения степени в области компьютерных наук я впервые вышел на рынок труда в качестве бэкенд-разработчика. Я проработал около двух лет и перешел на разработку данных...
Новые материалы
Прогрессивная транспиляция
В последние годы программисты JavaScript (он же EcmaScript) часто используют компиляторы исходного кода , также известные как транспиляторы , для преобразования более усовершенствованной или..
Алиса в стране машинного обучения — инициатива «100 дней кода машинного обучения»
Covnets, регрессия, классификация, ReLU, предвзятость… — все это интригующие жаргоны, которые я слышал от своих сверстников, выбравших курс машинного обучения, по касательной во время обычного..
Иногда учитель, всегда ученик
Учение Йоды в применении к развитию разработчиков
«Делай или не делай. Нет никакой попытки.”
Обучение программированию превратилось в современное «создание группы» или «написание книги»...
Как создать файл конфигурации сборки в Xcode | Серия настроек проекта Xcode
Эта статья шаг за шагом расскажет вам, как создать новый файл конфигурации сборки в вашем проекте Xcode.
Что такое файл конфигурации сборки?
Файл конфигурации сборки — это обычный..
Venv против Virtualenv в Python — что использовать?
Когда дело доходит до создания виртуальных сред в Python, есть два популярных варианта: venv и virtualenv. Оба инструмента служат одной цели — созданию изолированных сред для ваших проектов..
Реализация персептрона на Python (для абсолютных новичков)
Введение
За последние пару десятилетий было довольно много шумихи вокруг искусственного интеллекта и его приложений. В этой статье мы обсудим, что такое искусственный интеллект и его основное..
С помощью javascript мы можем сделать это в одну строку.
С помощью javascript мы можем сделать это в одну строку.
let x = 5;
let y = 7;
y = [x, x = y][0];
Но то, что мы можем , не обязательно означает, что мы должны это делать.