Публикации по теме 'deep-learning'
Работа с внедрением графиков, часть 3 (машинное обучение)
Обучение сущностно-независимым представлениям для эффективного встраивания графа знаний с параметрами (arXiv)
Автор: Минъян Чен , Вэнь Чжан , Чжэнь Яо , Юшань Чжу , Ян Гао , Джефф З. Пан , Хуацзюнь Чен .
Аннотация: Мы предлагаем метод обучения представлению, не зависящий от объекта, для решения проблемы неэффективных затрат на хранение параметров, вызванных внедрением графов знаний. Обычные методы встраивания графа знаний отображают элементы в графе знаний, включая сущности и..
Раскрытие возможностей Llama2 LLM: плюсы, минусы и лучшие практики в области здравоохранения и медицины
В динамичной среде обработки естественного языка (NLP) появление модели большого языка Llama2 (LLM) вызвало волнение и любопытство. Изучая его потенциал, важно понимать нюансы, преимущества и проблемы, которые он несет, особенно в сфере здравоохранения и медицины.
Плюсы Llama2 LLM в различных случаях использования :
1. Точность анализа медицинских текстов: глубокое понимание медицинской терминологии Llama2 LLM позволяет точно анализировать сложные медицинские тексты, помогая в..
Последние исследования расстояния Хеллингера, часть 4 (машинное обучение)
Матричные версии расстояния Хеллингера (arXiv)
Автор: Ражендра Бхатия , Стефан Гобер , Танви Джайн .
Аннотация: На пространстве положительно определенных матриц рассматриваются функции расстояния вида $d(A,B)=\left[\tr\mathcal{A}(A,B)-\tr\mathcal{G}(A, B)\right]^{1/2},$, где A(A,B) — среднее арифметическое, а G(A,B) — одна из различных версий среднего геометрического. При G(A,B)=A1/2B1/2 это расстояние равно ∥A1/2−B1/2∥2, а при G(A,B)=(A1/2BA1/2)1/2 — расстояние Буреса. -Метрика..
Платформы машинного обучения без кода и с малым кодом
Машинное обучение — это эффективный подход к анализу данных и извлечению ценной информации, но создание моделей машинного обучения может быть сложным и трудоемким процессом, требующим специальных навыков. Однако с появлением платформ машинного обучения без кода и с низким кодом теперь частные лица и компании могут создавать и развертывать модели машинного обучения без какого-либо опыта программирования. Эти платформы используют интуитивно понятные интерфейсы и инструменты перетаскивания,..
Улучшение производительности модели: советы и рекомендации по настройке гиперпараметров
В области машинного обучения производительность модели имеет первостепенное значение. Это ключевой фактор, определяющий успех модели в решении сложных задач и точных прогнозах. Однако добиться оптимальной производительности модели не всегда просто. Он требует тщательного рассмотрения и тонкой настройки различных факторов, включая гиперпараметры.
В этой статье мы рассмотрим:
Набор методов, советов и лучших практик по настройке гиперпараметров Изучение методологий, включая поиск по..
Как квазиконформное отображение используется в машинном обучении, часть 3
квазиконформные отображения и теорема типа Бернштейна над внешними областями в R2(arXiv)
Автор: Дуншэн Ли , Жулин Лю
Аннотация: Установлены оценка Гёльдера и асимптотика на бесконечности для K-квазиконформных отображений над внешними областями в R2. Как следствие, доказана внешняя теорема типа Бернштейна для вполне нелинейных равномерно эллиптических уравнений второго порядка в R2.
2. Мелко квазиконформные отображения (arXiv)
Автор : Пану Лахти
Аннотация: Вводится смягченная..
Понимание различных типов менингита, часть 1 (нейронаука)
Менингит( PubMed )
Автор: Кэтрин Путц 1 , Карен Хаяни , Фред Артур Зар
Аннотация: Менингит определяется как воспаление мозговых оболочек, почти во всех случаях определяемое аномальным количеством лейкоцитов в спинномозговой жидкости и специфическими клиническими признаками/симптомами. Начало может быть острым или хроническим, а клинические симптомы острого заболевания развиваются от нескольких часов до нескольких дней. В этой статье рассматриваются эпидемиология,..
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..