Публикации по теме 'deep-learning'
Глубокое обучение встречается с теорией информации: часть I
В этом посте я расскажу об основных идеях изучения глубокой нейронной сети в рамках теории информации. Мы раскроем связь между ними и постановкой проблемы, которая вызовет совершенно другой набор вопросов, чем обычно задают в популярном сообществе глубокого обучения.
Это будет серия из двух частей, вторая часть будет содержать некоторые ключевые численные данные и несколько гипотез о том, что на самом деле происходит в этих черных ящиках.
Оглавление
Исследовательские работы по даркнету, часть 1 (информатика)
«Можем ли мы обнаружить расстройство, связанное с употреблением психоактивных веществ?»: Классификация знаний и времени в социальных сетях от Darkweb (arXiv)
Автор: Уша Локала , Орхидея Четиа Фукан , Трияша Гхош Дастидар , Франсуа Лами , Раминта Даниулайтите , Амит Шет .
Резюме: Злоупотребление опиоидами и психоактивными веществами в настоящее время свирепствует в Соединенных Штатах с явлением, известным как «опиоидный кризис». Взаимосвязь между употреблением психоактивных..
Работа с анализом сожалений, часть 6 (машинное обучение)
Анализ сожалений политик эквивалентности достоверности в линейно-квадратичных системах с непрерывным временем (arXiv)
Автор: Мохамад Казем Ширани Фарадонбех
Аннотация: Эта работа теоретически изучает повсеместную политику обучения с подкреплением для управления канонической моделью стохастических линейно-квадратичных систем с непрерывным временем. Мы показываем, что политика рандомизированного эквивалента достоверности решает дилемму разведки-эксплуатации в линейных системах..
Применение дистилляции знаний, часть 3 (интеллектуальный анализ данных)
Перегонка знаний на основе прототипов для крупномасштабных моделей (arXiv)
Автор: Дэн Ли , Амин Ву , Яхун Хань , Ци Тянь .
Аннотация: В последнее время крупномасштабные предварительно обученные модели показали свои преимущества во многих задачах. Однако из-за огромной вычислительной сложности и требований к памяти сложно применить крупномасштабную модель к реальным сценам. Распространенным решением является дистилляция знаний, которая рассматривает крупномасштабную модель как..
ImageNet и развитие архитектур глубоких нейронных сетей для классификации изображений — AlexNet…
Предыстория
Увлекательное путешествие в современные сети глубокого обучения началось с проф. Фей-Фей Ли , который тогда только что присоединился к профессору компьютерных наук в Университете Иллинойса в Урбана-Шампейн. У нее была идея пересмотреть мир наборов данных. Она поняла, что лучший алгоритм не будет работать, если данные, на которых он учится, не будут отражать реальный мир. Мы собираемся нанести на карту весь мир объектов , — сказала она.
Она была вдохновлена ..
Инновационные документы, основанные на нейровизуализации, часть 2
Многомерные представления о депрессии в пожилом возрасте: конвергенция нейровизуализации, когнитивных функций, клинической симптоматики и генетики ( arXiv )
Автор: Джунхао Вэнь , Синтия Х.Ю. Фу , Дуйгу Тосун , Йогасудха Ветури , Чжицзян Ян , Ахмед Абдулкадир , Элизабет Мамурян , Дхивья Шринивасан , Цзинсюань Бао , Гурай Эрус , Хаочан Шоу , Мохамад Хабес , Джимит Доши , Эрдем Варол , Скотт Р. Маккин , Аристейдис Сотирас , Ён Фан , Эндрю Дж. Сайкин , Иветт И...
Последние разработки, связанные с моделями BERT в 2023 г., часть 3 (искусственный интеллект)
Оценка классификаторов научных отношений на основе BERT для построения графа научных знаний в коллекциях цифровой библиотеки (arXiv)
Автор: Мин Цзян , Дженнифер Д’Суза , Сёрен Ауэр , Дж. Стивен Дауни
Аннотация: Быстрый рост исследовательских публикаций предъявляет большие требования к цифровым библиотекам (DL) для передовых технологий управления информацией. Чтобы удовлетворить эти требования, пропагандируются методы, основанные на структурах графов знаний. В таких конвейерах на..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..