Публикации по теме 'deep-learning'
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 доступной для заинтересованных сторон своевременно и быстро. Цель этой серии — познакомить читателей с системами ответов на вопросы и продемонстрировать использование существующих библиотек для быстрого создания системы ответов на вопросы с использованием предварительно обученных вложений BERT. В первой..
Работа с минимизацией сожалений в машинном обучении, часть 4
Двойной оракул, сводящий к минимуму сожаления, для игр с расширенными формами (arXiv)
Автор: Сяохан Тан , Ле Конг Динь , Стивен Маркус Макалир , Яодун Ян .
Аннотация: Включая минимизацию сожалений, методы двойного оракула продемонстрировали быструю сходимость к равновесию Нэша (NE) в играх нормальной формы и играх расширенной формы с помощью таких алгоритмов, как онлайн-двойной оракул (ODO) и двойной оракул расширенной формы (XDO). , соответственно. В этом исследовании мы..
Недавние исследования в области Метавселенной, часть 2 (Технологии будущего)
Начало работы с Метавселенной
Что такое метавселенная? И стоит ли вам покупать? Метавселенная становится стратегической технологической тенденцией благодаря четырем ключевым инновациям: 1️⃣ Web3 2️⃣ Пространственные вычисления 3️⃣ Цифровой двойник… www.gartner.com
Личность, преступления и правоохранительные органы в Метавселенной ( arXiv)
Автор: Хуа Сюань Цинь , Юян Ван , Пань Хуэй
Аннотация . В связи с бумом проектов,..
Как изучать науку о данных с первого дня без опыта
Путь, по которому вы должны начать изучать науку о данных, если у вас нет предварительных знаний
Этот пост для тех, кто хочет начать изучать науку о данных и не знает, с чего начать.
В этой статье представлен простой, но исчерпывающий обзор того, что вам нужно знать о предмете…
Нелинейная бинарная классификация с использованием нейронной сети с прямым и обратным распространением (образец…
Перед переездом освежитесь с типом потери и градиентным спуском из предыдущей статьи… https://medium.com/@ranasinghiitkgp/sigmoid-neuron-model-gradient-descent-with-sample-code-4919bfc9d4c4
Применить правило цепочки в нейронной сети:
давайте начнем с некоторого базового исчисления (цепного правила), чтобы вычислить производную на каждом этапе.
здесь есть много путей между потерей и входной переменной (W121). Итак, вычислите производную каждого пути и в конце суммируйте их...
Самостоятельное обучение здесь, чтобы остаться частью 2 (машинное обучение)
Самоконтролируемое обучение Sharpness & Shift-Aware (arXiv)
Автор: Нгок Н. Тран , Сон Дуонг , Хоанг Фан , Тунг Фам , Динь Фунг , Трунг Ле .
Аннотация: Обучение с самоконтролем направлено на извлечение значимых признаков из немаркированных данных для дальнейших последующих задач. В этой статье мы рассматриваем классификацию как следующую задачу на этапе 2 и разрабатываем строгие теории для реализации факторов, которые неявно влияют на общую потерю этой задачи классификации. Наши..
5 не делайте этого и 5 делайте для новичков перед тем, как приступить к исследовательским проектам в области машинного обучения
В предыдущем сообщении: 10 основных причин неудач проектов машинного обучения я перечисляю несколько подводных камней, связанных с слепыми пятнами для специалистов по данным, когда они работают над своими исследовательскими проектами.
В этом посте я хочу поделиться тем, что, по моему мнению, является хорошим советом как для бакалаврской / магистерской диссертации, так и для летней исследовательской стажировки в области машинного обучения и наук о данных. Это никоим образом не охватывает..
Новые материалы
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...
Безумие, которое программирует
Все любят критиковать бесконечную монотонность типичного рабочего дня. Встречи, перебивание коллег, неадекватное оборудование, Reddit... Такое ощущение, что время уходит на все, кроме текущей..
Чему я научился, когда учился писать модульные тесты
В это время в прошлом году я даже не знал, что такое модульные тесты. Я просто писал код, и пока они работали так, как предполагалось, его запускали в производство.
Затем я присоединился к..