Публикации по теме 'deep-learning'
Как работает передача сообщений в машинном обучении, часть 3
Передача сообщений дальнего действия для молекулярных графов на основе Эвальда (arXiv)
Автор: Артур Космала , Йоханнес Гастайгер , Николас Гао , Стефан Гюннеманн .
Аннотация: Нейронные архитектуры, которые изучают поверхности потенциальной энергии из молекулярных данных, в последние годы претерпели быстрое усовершенствование. Ключевым фактором этого успеха является парадигма нейронной сети передачи сообщений (MPNN). Его благоприятное масштабирование с размером системы частично..
Раскрытие чудес методов отслеживания объектов: усиление визуального интеллекта
Приветствую вас, коллеги-исследователи технологического фронтира! Это ваш мальчик Ритц, и сегодня мы отправляемся в захватывающую экспедицию в завораживающий мир методов отслеживания объектов . Приготовьтесь стать свидетелем слияния передовых технологий и искусства визуального интеллекта. В этой эпической истории мы раскроем секреты первоклассных методов, используемых для отслеживания и наблюдения за объектами в различных областях. Независимо от того, являетесь ли вы поклонником..
Мифы и реальность искусственного интеллекта.
Автор demistifai-com 11 сентября 2023 г.
Итак, в последнее время вы, вероятно, много слышали об искусственном интеллекте (ИИ), но вам может быть интересно, что является фактом, а что вымыслом. В этой статье мы исследуем мифы и реалии, связанные с ИИ, и предоставим вам некоторое представление об этой увлекательной технологии. Присоединяйтесь к нам, развенчивая распространенные заблуждения и проливая свет на истинный потенциал искусственного интеллекта: от опасений по поводу..
SwinIR / Восстановление изображения с помощью Swin Transformer
Обзор Lickety Split
arxiv:2108.10257
Проблема : недавние подходы к тому, чтобы заставить Super Resolution на основе Transformer создавать артефакты на границах патчей.
Решение : • Используйте свертки для извлечения поверхностных элементов. • Используйте блоки Swin Transformer для выделения глубоких элементов. • Объедините их с помощью субпиксельного слоя свертки .
Вообще говоря, было много попыток совместить лучшее из двух миров: свертки и внимания. В данной работе авторы..
Изучение многослойных персептронов: раскрытие магии сетей глубокого обучения
Введение
Появление искусственного интеллекта (ИИ) открыло совершенно новые возможности в различных областях, от здравоохранения и финансов до развлечений и электронной коммерции. В основе этих достижений лежит мощь машинного обучения (МО) и, в частности, глубокого обучения (ГО). Одним из важнейших компонентов, обеспечивающих впечатляющие возможности глубокого обучения, является многослойный персептрон (MLP). Это всеобъемлющее руководство позволяет глубоко погрузиться в мир MLP,..
Типы контролируемого обучения
Введение в контролируемое обучение в машинном обучении
Что ж, если вы новичок в теме машинного обучения, вы наверняка слышали о различных видах обучения. Если нет, не волнуйтесь, в этой статье я объясню, что такое контролируемое обучение.
Что такое контролируемое обучение?
Обучение с учителем включает в себя изучение функции, которая отображает ввод в вывод на основе примеров пар ввода-вывода. по определению контролируемое обучение означает это.
Типы моделей в обучении с..
Последние обновления по распознаванию человеческой деятельности 2023, часть 1 (компьютерное зрение)
rWISDM: исправлен WISDM, общедоступный набор данных для распознавания человеческой деятельности (arXiv)
Автор: Мохаммадреза Хейдарян , Томас Э. Дойл .
Аннотация: Распознавание активности человека (HAR) стало центром внимания недавних научных исследований из-за его применения в различных областях, таких как здравоохранение, спортивные соревнования, умные города и умный дом. В то время как исследователи сосредоточены на методологии обработки данных, пользователи задаются вопросом,..
Новые материалы
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..
Как использовать модули промисов в Node.js
Node.js предоставляет нам модули обещаний , чтобы сделать наш код чище и удобнее в сопровождении, но не все знают, как и когда правильно применять эти модули.
Вот почему в этой статье я..
Жемчужины мудрости для младшего разработчика
50+ вещей, о которых я бы хотел, чтобы кто-то сказал мне тогда
Недавно я имел удовольствие сидеть в группе экспертов, проводящих руководство для комнаты, полной «новых талантов» (причудливый..
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..
Как ждать в JavaScript?
Очень часто при разработке веб-сайтов или приложений приходится либо ждать определенное время, либо ждать завершения чего-то определенного. В этом руководстве вы узнаете о различных методах и..
Создание векторной поисковой системы с использованием HNSW и косинусного подобия
Hierarchical Navigable Small World graphs (HNSW) — это алгоритм, который обеспечивает эффективный поиск ближайших соседей, а библиотека Sentence Transformers позволяет генерировать семантически..
У программирования нет возраста: как изучать Java, даже если вы думаете, что еще слишком поздно
Чем старше мы становимся, тем чаще мы думаем, что нам уже слишком поздно учиться новому, особенно программированию. Мы уверены, что наш мозг не работает так, как работал в молодости, и мы не..