Публикации по теме 'machine-learning'
Все, что вам нужно знать о «Внимании» и «Трансформерах» — Углубленное понимание — Часть 2
Внимание, Самостоятельное внимание, Многоголовое внимание, Маскированное многоголовое внимание, Трансформаторы, BERT и GPT
В предыдущем рассказе я объяснил, что такое механизм внимания, а также некоторые важные ключевые слова и блоки, связанные с трансформерами, такие как «самовнимание», «запрос», «ключи и значения» и «многоголовое внимание».
Чтобы узнать больше об этих темах, посетите Часть 1 этой статьи — Все, что вам нужно знать о «Внимании и Трансформерах — Глубокое понимание —..
CycleGAN: как машинное обучение обучает непарному преобразованию изображения в изображение
Недавно я прочитал статью CycleGAN ( ссылка ), которая показалась мне очень интересной, потому что модели CycleGAN обладают невероятной способностью точно преобразовывать изображения во что-то, чем они не являются (например, превращать изображение лошади в изображение зебры). Очень круто . Давайте разберемся, как это работает.
GAN. Генеративные состязательные сети - основная идея CycleGAN. У GAN есть особая функция потерь: состязательная потеря. По сути, GAN состоит из двух разных..
«Изучение передовых технологий: подробный обзор последних инноваций в области технологий…
Технологии постоянно развиваются, и последние инновации в технологической отрасли могут изменить наш образ жизни и работы так, как мы никогда не считали возможным. В этой статье подробно рассматриваются некоторые из новейших технологий, которые разрабатываются в настоящее время, и то, как они повлияют на наше будущее.
Одной из самых захватывающих новых технологий является развитие искусственного интеллекта (ИИ). ИИ становится все более изощренным и используется в самых разных..
Позволяя машинам думать самостоятельно
Позволяя машинам думать самостоятельно
Чтобы создать «сильный ИИ», нам не нужно смотреть дальше когнитивных процессов человеческого мозга. Мы увидим, что процессы, включающие ожидание, предсказание, рассуждение и абстракцию, представляют собой просто комбинацию процессов; и они могут быть воспроизведены машиной, чтобы вести себя как человек.
Однако современные специалисты по искусственному интеллекту сталкиваются с двумя серьезными препятствиями, стремясь создать интеллектуальную..
От AlphaGo до самоуправляемых автомобилей: понимание основ обучения с подкреплением
Руководство для начинающих по RL!
Готовы ли вы исследовать передовые технологии искусственного интеллекта? Откройте для себя захватывающий мир обучения с подкреплением ! От ошеломляющей победы AlphaGo над чемпионом мира до самоуправляемых автомобилей , перемещающихся по оживленным городским улицам, обучение с подкреплением меняет наши представления об интеллектуальных системах.
Итак, что такое обучение с подкреплением?
Обучение с подкреплением (RL) – это тип машинного обучения,..
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 , Саня Фидлер , Карстен Крайс .
Аннотация: модели скрытой диффузии (LDM) обеспечивают высококачественный синтез изображений, избегая при этом чрезмерных требований к вычислительным ресурсам за счет обучения модели диффузии в сжатом латентном пространстве меньшей размерности. Здесь мы применяем..
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 наткнулся на BigQuery, я стал его поклонником. Он прост в использовании, супер быстр и супер дешев — если вы используете его правильно…
Он может не только выполнять сложную аналитику в петабайтном масштабе, но также может запускать некоторые модели машинного обучения, все из SQL. Я не предлагаю..
Новые материалы
От AlphaGo до самоуправляемых автомобилей: понимание основ обучения с подкреплением
Руководство для начинающих по RL!
Готовы ли вы исследовать передовые технологии искусственного интеллекта? Откройте для себя захватывающий мир обучения с подкреплением ! От ошеломляющей победы..
Как сделать все элементы равными из списка в минимальных операциях в Python, используя math.ceil()
Сегодня мы узнаем, как найти минимальные операции, необходимые для того, чтобы сделать все элементы из списка равными, используя Python в качестве языка программирования. Я использую PyCharm в..
Создание пользовательских событий в React Native
Обновление: это решение больше не работает, поскольку React Native не включает стандартную библиотеку Node. Однако есть автономные модули, в которых реализован API EventEmitter. Рассмотрите..
За кулисами метода JavaScript Array.filter()
Array.filter() — это встроенный в JavaScript метод, который создает новый массив со всеми элементами исходного массива, прошедшими определенный тест. Метод не изменяет исходный массив...
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..