Публикации по теме 'deep-learning'
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,..
Функции активации в нейронных сетях
Зачем нужны функции активации и что делает их такими особенными
Особенность нейронных сетей заключается в их способности моделировать очень сложные отношения между входами и выходами. Мы не можем достичь этих сложных отношений с помощью линейных моделей. Таким образом, нейронные сети должны иметь возможность отображать нелинейность . Это причина, по которой мы используем функции активации в нейронных сетях. Без функций активации нейронные сети можно рассматривать как набор линейных..
Это платформа для прогнозирования временных рядов в Uber
M3 поддерживает рабочие процессы метрик временных рядов в различных критически важных приложениях Uber.
Недавно я запустил образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, у которого уже более 125 000 подписчиков. TheSequence — это информационный бюллетень, ориентированный на машинное обучение, без BS (то есть без шумихи, без новостей и т. д.), который занимает 5…
Использование жестких ограничений в машинном обучении, часть 6
Включение жестких ограничений в дифференцируемой нейронной сети и совместном исследовании ускорителя (arXiv)
Автор: Докки Хон , Канхён Чхве , Хе Юн Ли , Джунсан Ю , Носон Пак , Ёнсок Ким , Джинхо Ли .
Аннотация: Совместное исследование оптимальной нейронной архитектуры и ее аппаратного ускорителя представляет собой подход, который вызывает растущий интерес и решает проблему вычислительных затрат, особенно в низкопрофильных системах. Большое пространство совместного исследования..
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..