Публикации по теме 'deep-learning'
ВВЕДЕНИЕ В КОНВОЛЮЦИОННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
Сверточные нейронные сети, также называемые Covnets, являются одной из основных причин, почему глубокое обучение так популярно сегодня. Это очень эффективный класс нейронных сетей, который очень эффективен при классификации структурированных данных там, где порядок расположения имеет значение. К таким данным относятся изображения, аудио и видео. Их использование охватывает широкий спектр областей, однако они в основном используются для классификации изображений, обнаружения объектов,..
Как работает механизм внимания, часть 2 (искусственный интеллект)
Концепция механизма внимания
Механизм внимания в глубоком обучении | Модель внимания Keras Механизм внимания изменил то, как мы работаем с алгоритмами глубокого обучения. Такие поля, как естественный язык… www.analyticsvidhya.com
AOE-Net: Моделирование взаимодействия сущностей с адаптивным механизмом внимания для генерации временных предложений действий (arXiv)
Автор: Кхоа Во , Санг Чыонг , Кашу Ямазаки , Бхикша Радж ,..
«Раскрытие потенциала машинного обучения: интерактивное руководство»
В современном мире машинное обучение стало неотъемлемой частью многих отраслей, от финансов до здравоохранения и электронной коммерции. Ни для кого не секрет, что сила машинного обучения заключается в его способности анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и делать прогнозы.
Но что такое машинное обучение и как оно работает? В этом блоге мы совершим интерактивное путешествие в мир машинного обучения, изучая его основные принципы, типы и приложения.
Что такое..
Машины могут научиться переводить ваш голос
Как мы создали нашу систему непрерывного преобразования речи в текст для оценочной кампании IWSLT 2018.
Последние достижения в области глубокого обучения предоставили нам очень сильные модели для машинного перевода (MT) и автоматического распознавания речи (ASR). MT - это задача перевода текста с одного исходного языка в текст на целевой язык. В ASR задача состоит в расшифровке аудиосигнала. Каждый год семинар IWSLT собирает исследователей и практиков из двух областей, чтобы..
Прогресс в рандомизированном бенчмаркинге, часть 4 (квантовая информатика)
Машинное обучение средней немарковости на основе рандомизированного сравнительного анализа (arXiv)
Автор: Ши-Сянь Ян , Педро Фигероа-Ромеро , Мин-Сю Се
Аннотация: Наличие корреляций в зашумленных квантовых схемах станет неизбежным побочным эффектом, поскольку квантовые устройства продолжают расти в размерах и глубине. Рандомизированный бенчмаркинг (RB), возможно, является самым простым методом первоначальной оценки общей производительности квантового устройства, а также выявления..
Объем последовательности: большие технологии и их любимые школы глубокого обучения
Еженедельный информационный бюллетень с более чем 100 000 подписчиков, в котором обсуждаются важные исследовательские работы по машинному обучению, крутые технические выпуски, деньги, полученные от ИИ, и реальные реализации.
TheSequence Подпишитесь, чтобы быть в курсе самых актуальных проектов и исследовательских работ в мире искусственного интеллекта. Нам доверяют 102 000 +… thesequence.substack.com
📝 От редакции : Большие..
Приложения байесовского обучения, часть 1 (машинное обучение)
Распределенное байесовское обучение динамическим состояниям (arXiv)
Автор: Мерт Каяальп , Вирджиния Бординьон , Стефан Власки , Винченцо Матта , Али Х. Сайед
Аннотация: в этой работе изучаются сетевые агенты, сотрудничающие для отслеживания динамического состояния природы при частичной информации. Предлагаемый алгоритм представляет собой алгоритм распределенной байесовской фильтрации для скрытых марковских моделей с конечным числом состояний (HMM). Его можно использовать..
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..