Статьи
Приложения случайного блуждания, часть 1 (статистика + машинное обучение)
Смещенное случайное блуждание при динамической перколяции (arXiv)
Автор: Себастьян Андрес , Нина Гантерт , Доминик Шмид , Перла Сузи
Аннотация: мы изучаем смещенные случайные блуждания при динамической перколяции на Zd. Мы устанавливаем закон больших чисел и принцип..
Интеллектуальная масштабируемая обработка видео в реальном времени в Azure
1. Введение
В этом руководстве создается сквозной проект для интеллектуальной масштабируемой обработки видео в реальном времени в Azure. При этом создается возможность обнаруживать граффити и определять номера вагонов с помощью видеозаписей поездов. Свойства проекта следующие:..
Варианты использования положительной изотропной кривизны, часть 6 (машинное обучение)
Четыре-орбифолды с положительной изотропной кривизной (arXiv)
Автор : Хун Хуан
Аннотация: Мы доказываем следующий результат: Пусть (X,g0) — полное связное 4-многообразие с равномерно положительной изотропной кривизной и ограниченной геометрией. Тогда существует конечный набор F..
Внутри эпистатических сетей
Регуляция нейронных сетей для лучшего прогнозирования ландшафтов биологической пригодности
Сопоставьте свой индуктивный уклон с областью вашей проблемы
Всем алгоритмам машинного обучения (МО) присуще индуктивное смещение . Индуктивные предубеждения — это предположения, которые мы..
Создание полноценного интерфейса командной строки с использованием Python | Расширенный Python
Создание полноценного интерфейса командной строки с использованием Python — Advanced Python
Чтобы изучить расширенные функции языка программирования, вам следует попробовать создать какой-нибудь служебный инструмент на этом языке. Создание интерфейса командной строки или инструмента CLI не..
Пожалуй, лучший пост, который я читал за последнее время.
Пожалуй, лучший пост, который я читал за последнее время. Мне за 30, и я могу относиться к большей части истории. Действительно отличные идеи, которые помогли мне снова сосредоточиться на сути, особенно в сегодняшнем сводящем с ума мире модных словечек.
100 дней кода машинного обучения — День 097
Подведение итогов дня 096
В дни 095 и 096 мы говорили о том, как мы слышим звук в пространстве: время интерауральной задержки, передаточная функция, связанная с головой, а также мы говорили о бинауральной записи и обработке, которые очень эффективны, если мы работаем только в наушниках...
Какова ваша «история данных»?
Представление концепций продуктов для данных и машинного обучения заинтересованным сторонам и руководству
Все любят данные. Все любят говорить, как будто понимают данные. Всем нравится использовать модные словечки машинного обучения и искусственного интеллекта, но часто они просто говорят,..
Все, что вам нужно знать о «Внимании» и «Трансформерах» — Углубленное понимание — Часть 2
Внимание, Самостоятельное внимание, Многоголовое внимание, Маскированное многоголовое внимание, Трансформаторы, BERT и GPT
В предыдущем рассказе я объяснил, что такое механизм внимания, а также некоторые важные ключевые слова и блоки, связанные с трансформерами, такие как «самовнимание»,..
Расставание с локальным хранилищем
Что такое локальное хранилище
Локальное хранилище — это механизм, который позволяет веб-приложениям хранить данные на стороне клиента. Это часть API веб-хранилища, которое также включает в себя хранилище сеансов. Локальное хранилище широко распространено и уже много лет является популярным..
CycleGAN: как машинное обучение обучает непарному преобразованию изображения в изображение
Недавно я прочитал статью CycleGAN ( ссылка ), которая показалась мне очень интересной, потому что модели CycleGAN обладают невероятной способностью точно преобразовывать изображения во что-то, чем они не являются (например, превращать изображение лошади в изображение зебры). Очень круто ...
«Изучение передовых технологий: подробный обзор последних инноваций в области технологий…
Технологии постоянно развиваются, и последние инновации в технологической отрасли могут изменить наш образ жизни и работы так, как мы никогда не считали возможным. В этой статье подробно рассматриваются некоторые из новейших технологий, которые разрабатываются в настоящее время, и то, как..
Позволяя машинам думать самостоятельно
Позволяя машинам думать самостоятельно
Чтобы создать «сильный ИИ», нам не нужно смотреть дальше когнитивных процессов человеческого мозга. Мы увидим, что процессы, включающие ожидание, предсказание, рассуждение и абстракцию, представляют собой просто комбинацию процессов; и они могут быть..
От AlphaGo до самоуправляемых автомобилей: понимание основ обучения с подкреплением
Руководство для начинающих по RL!
Готовы ли вы исследовать передовые технологии искусственного интеллекта? Откройте для себя захватывающий мир обучения с подкреплением ! От ошеломляющей победы AlphaGo над чемпионом мира до самоуправляемых автомобилей , перемещающихся по оживленным..
Как сделать все элементы равными из списка в минимальных операциях в Python, используя math.ceil()
Сегодня мы узнаем, как найти минимальные операции, необходимые для того, чтобы сделать все элементы из списка равными, используя Python в качестве языка программирования. Я использую PyCharm в качестве IDE. Мы собираемся использовать math.ceil() , он округляет число до ближайшего целого, если..
Создание пользовательских событий в React Native
Обновление: это решение больше не работает, поскольку React Native не включает стандартную библиотеку Node. Однако есть автономные модули, в которых реализован API EventEmitter. Рассмотрите возможность проверки eventemitter3 и tiny-emitter .
В последнее время я часто сталкивался с..
За кулисами метода JavaScript Array.filter()
Array.filter() — это встроенный в JavaScript метод, который создает новый массив со всеми элементами исходного массива, прошедшими определенный тест. Метод не изменяет исходный массив.
Метод filter() принимает функцию обратного вызова. Функция обратного вызова должна возвращать..
Прогресс с моделью скрытой диффузии, часть 3 (машинное обучение)
Выровняйте свои латентные данные: синтез видео высокого разрешения с моделями скрытой диффузии (arXiv)
Автор: Андреас Блаттманн , Робин Ромбах , Хуан Линг , Тим Докхорн , Сын Ук Ким , Саня Фидлер , Карстен Крайс .
Аннотация: модели скрытой диффузии (LDM) обеспечивают..
Totaljs Flow: триггерные компоненты
Total.js — это мощная и универсальная среда веб-приложений, которая предоставляет разработчикам ряд инструментов для оптимизации процесса разработки. Total.js Flow — самый популярный инструмент, созданный на основе фреймворка Total.js. Одним из выдающихся преимуществ Total.js Flow..
Сквозное машинное обучение BigQuery
Используйте Google Cloud BigQuery для участия в конкурсе Kaggle
Я покажу вам, как прогнозировать выживших после катастрофы Титаника, используя только BigQuery и API Kaggle . С тех пор, как я наткнулся на BigQuery, я стал его поклонником. Он прост в использовании, супер быстр и супер дешев —..
Новые материалы
Руководство для начинающих по созданию модального окна с помощью React
Недавно я узнал, как создать модальное окно, и решил написать об этом, чтобы помочь всем, кто ищет простое пошаговое руководство. Добавление модальных окон в ваше приложение может сэкономить..
Искусство экспериментов с машинным обучением
5 простых стратегий, которые помогут вам получить максимальную отдачу от экспериментов с машинным обучением
Экспериментирование лежит в основе профессии машинного обучения. Мы прогрессируем,..
Как используется представление изображения, часть 2 (компьютерное зрение)
Использование полнотекстовых изображений слайдов из самоконтролируемого контрастного обучения для регрессии соответствия меланомы (arXiv)
Автор: Шон Груллон , Вон Сперриер , Цзяи Чжао..
Наука о данных для глобальной торговли дикой природой
Данные для изменения
Наука о данных для глобальной торговли дикой природой
Широкий и глубокий анализ импорта незаконного оборота дикой природы в США.
Этот проект завершили Алекс Харди,..
Чат-бот AI с НЛП: распознавание речи + трансформеры
Чат-бот AI с НЛП: распознавание речи + трансформеры
Создайте говорящего чат-бота на Python и разговаривайте со своим ИИ.
Резюме
В этой статье я покажу, как использовать предварительно..
Ответы на вопросы (часть 1): зачем создавать системы ответов на вопросы?
Ответы на вопросы — многообещающее применение обработки естественного языка (NLP). Для организаций это обещает разблокировать информацию, скрытую в хранилищах документов, и сделать ее..
Повышение уровня вашего кода: глубокое погружение в подъем в JavaScript
Подъем в JavaScript — это концепция, которая относится к тому, как движок JavaScript перемещает объявления переменных и функций в верхнюю часть своей области видимости перед выполнением кода...