Публикации по теме 'deep-learning'
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..
10 новых вещей, которые стоит прочитать об ИИ
# medium.com
Пары знаменитостей больше не единственные, у кого есть умные совмещенные прозвища: Universal Robots USA Inc.
Надоело ездить на работу? Понимание «беспокойства Airbnb решит эту проблему»
# medium.com
С учетом того, что выборы позади, а недавно созданное правительство обещает тратить деньги налогоплательщиков, это…
Естественный интеллект II: ИИ — лучший друг юриста?
# blog.casetext.com В своем предыдущем посте я утверждал, что понимание различных типов..
Понимание описаний естественного языка, часть 2 (ИИ)
От слов к проводам: создание функционирующих электронных устройств на основе описаний на естественном языке (arXiv)
Автор : Питер Янсен
Аннотация: В этой работе мы показываем, что современные языковые модели обладают ранее неизвестным навыком — способностью проектирования электронных схем на основе текстовых описаний высокого уровня, сродни генерации кода. Мы представляем два эталонных теста: Pins100, оценивающий знание модели электрических компонентов, и Micro25, оценивающий..
LSTM (долговременная кратковременная память)
Близкий к LSTM метод RNN (рекуррентная нейронная сеть), используемый для хранения исторической информации с информацией в виде строки. Однако в долгосрочных последовательностях RNN теряют способность сохранять историческую информацию из-за проблемы «исчезающего градиента». Проблема исчезающего градиента возникает в случае невозможности изучения зависимость мультипликативного градиента от количества слоев. Могут быть предоставлены практические решения, такие как отсечение градиента,..
Революция в бизнес-коммуникациях с LLaMA: новая языковая модель ИИ
TL;DR:
. TL;DR: Meta AI Research выпустила LLaMA, новую современную языковую модель, которая позволяет компьютерам понимать и генерировать человеческий язык лучше, чем когда-либо. Он может революционизировать работу с клиентами, создание контента и кибербезопасность в корпоративной среде. Подпишитесь на информационный бюллетень AI, чтобы быть в курсе последних обновлений! Отказ от ответственности: в этой статье для генерации текста используется Cohere .
Краткое содержание:..
Использование кривых Безье в компьютерной графике и компьютерном зрении, часть 2
ABCNet: определение текста сцены в реальном времени с помощью адаптивной сети кривой Безье (arXiv)
Автор: Юлян Лю , Хао Чен , Чуньхуа Шэнь , Тун Хэ , Ляньвэнь Цзинь , Лянвэй Ван
Аннотация: Обнаружение и распознавание текста сцены привлекает все большее внимание исследователей. Существующие методы можно условно разделить на две группы: основанные на символах и основанные на сегментации. Эти методы либо являются дорогостоящими для аннотации символов, либо требуют..
Лучшее использование слабой конвергенции в машинном обучении, часть 1
Умеренные отклонения многосерверных очередей в режиме Халфина-Уитта и методах слабой сходимости (arXiv)
Автор : Анатолий Пухальский
Аннотация: В работе получена логарифмическая асимптотика умеренных отклонений случайного процесса числа заявок в многосерверной очереди с общераспределенными временами поступления и обслуживания в режиме интенсивного трафика Халфина — Уитта. Функция отклонения выражается через решение уравнения Фредгольма второго рода. В доказательстве используется..
Новые материалы
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 ,..
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..
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..
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,..