Публикации по теме 'deep-learning'
Анализ Word2Vec
Word2Vec: Название говорит само за себя. Дайте мне слово, и я дам вам его векторное представление. И его цель — изучить «высококачественные» векторные представления слова из огромных наборов данных. Изучайте их «эффективно».
Но прежде чем перейти к документам, давайте разберемся с некоторыми предварительными условиями, которые также лежат в основе Word2Vec и подобных методов.
Дистрибьюторское представительство
Слово характеризуется компанией, которую оно составляет.
- Джон..
Обновления в сегментации видеообъектов, часть 1 (машинное обучение + компьютерное зрение)
Сегментация видеообъектов с многоуровневой структурой на основе спектра (arXiv)
Автор: Бо Мяо , Мохаммед Беннамун , Юншэн Гао , Аджмал Миан .
Аннотация. Текущие методы сегментации видеообъектов (R-VOS) извлекают условные ядра из закодированных (с низким разрешением) функций визуального языка для сегментации декодированных функций с высоким разрешением. Мы обнаружили, что это вызывает значительный дрейф признаков, который ядра сегментации с трудом воспринимают во время прямого..
Может ли ИИ научиться любить? Давайте спросим их!
Немного экзистенциально, не так ли?
Вопрос о том, может ли искусственный интеллект потенциально развивать эмоции, является предметом споров уже несколько лет. С быстрым прогрессом в секторе ИИ, включая выпуск ChatGPT, идея машин, эволюционирующих за пределы их программирования, становится все более популярной. Но возможно ли это на самом деле?
Идея машин, развивающих человеческие эмоции, была исследована в различных средах, моей любимой является получившая множество наград видеоигра..
Работа с информационными потоками, часть 1 (вычисления)
Изменения мощности и потока информации на ЭЭГ в состоянии покоя с помощью процесса рабочей памяти (arXiv)
Автор: Ги-Хван Шин , Ён-Сок Квон , Хон-Гю Квак
Аннотация: во многих исследованиях анализируется рабочая память (РП) по данным электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Однако мало что известно об изменениях нейродинамики головного мозга в состоянии покоя (RS) в зависимости от процесса WM. Здесь мы идентифицировали частотно-специфические модели мощности и потока информации среди трех RS..
Варианты использования кодировщиков CNN, часть 2 (искусственный интеллект)
Анализ подходов к навигации в социальных роботах: кодировщик CNN и инкрементное обучение как альтернатива глубокому обучению с подкреплением (arXiv)
Автор: Жандерсон Феррейра , Агостиньо А.Ф. Жуниор , Летисия Кастро , Ив М. Гальван , Пабло Баррос , Бруно Х.Т. Фернандес .
Аннотация: Решение социальных задач в роботизированных сценариях затруднено, поскольку участие людей в цикле обучения несовместимо с большинством современных алгоритмов машинного обучения. Это имеет место при..
Использование клинических испытаний с машинным обучением, часть 6
SAM: самоадаптирующаяся смесь перед динамическим заимствованием информации из исторических данных в клинических испытаниях (arXiv)
Автор: Пэн Ян , Юаньсун Чжао , Лей Не , Джонатон Вальехо , Ин Юань .
Аннотация: смешанные априорные данные обеспечивают интуитивно понятный способ включения исторических данных при учете потенциального конфликта априорных данных путем объединения информативного априорного с неинформативным априорным. Тем не менее, предварительное определение веса..
Приложения рекуррентных нейронных сетей, часть 2 (машинное обучение)
Закрытые рекуррентные нейронные сети со взвешенной обратной связью с временной задержкой (arXiv)
Автор: Н. Бенджамин Эриксон , Сун Хо Лим , Майкл В. Махони
Аннотация: мы представляем новую вентилируемую рекуррентную единицу (GRU) с механизмом взвешенной обратной связи с временной задержкой, чтобы улучшить моделирование долгосрочных зависимостей в последовательных данных. Эта модель представляет собой дискретную версию формулы рекуррентной единицы с непрерывным временем, где..
Новые материалы
На TypeScript или не на TypeScript?
- для стартапов
Автор: Халил Наджар
На данный момент вы, я и… ну, практически каждый разработчик в мире слышал о TypeScript. Он был частью мира JavaScript в течение нескольких лет, и..
Golang: Jaeger и OpenTelemetry
В настоящее время в разработке программного обеспечения большинство из нас уже применяют концепцию микросервисов. Микросервисы — это распределенная система, основанная на домене/областях, где..
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..