Публикации по теме 'neural-networks'
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 расстояние или дивергенция Кульбака-Лейблера, могут оказаться недостаточными при работе с распределениями, которые имеют разные опоры или значительное перекрытие. Введите расстояние Вассерштейна, мощный инструмент, который завоевал популярность благодаря своей способности фиксировать нюансы различий между..
AutoEncoder при уменьшении размеров
Пример применения AutoEncoder к табличным данным
Общая ситуация, возникающая во время разработки функций, особенно на некоторых соревнованиях, заключается в том, что кто-то исчерпывающе пробует всевозможные комбинации функций и в итоге получает слишком много функций, из которых трудно выбрать. Чтобы избежать переобучения, можно либо выбрать подмножество функций с наивысшей важностью, либо применить некоторые методы уменьшения размерности.
Я смутно помню, что было одно соревнование..
QML Day-7 : Понимание искусственных нейронных сетей (ИНС) и как они на самом деле работают?
Его можно использовать для анализа человеческой речи разной высоты, тона, языка и т. д., которая применяется в виртуальных помощниках, таких как Google Assistant, Amazon Alexa и т. д.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) — это способность обрабатывать естественный, созданный человеком текст. Нейронные сети помогают компьютерам собирать информацию и смысл из текстовых данных и документов.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение — это способность..
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 ..
Краткое знакомство с диффузионными моделями. Часть 1: Основы DDPM.
Эта серия статей познакомит вас со всей необходимой информацией о самых популярных генеративных моделях современности. (Торжественно клянусь не углубляться в математику, но тем, кому она интересна, я предоставлю ссылки.) Начнем!
После большого успеха других генеративных моделей, таких как GAN, VAE, Normalizing Flows и Transformers, уже более десяти лет, вероятностные модели шумоподавления (или сокращенно DDPM) правят днем. Первоначально предложенные в 2015 году , они получили..
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,..
Схожу с ума от генеративных моделей (Часть 1)
Одним из наиболее интересных вариантов использования глубокого обучения являются генеративные модели. Мы можем генерировать все, что угодно, включая текст, изображения, звуки... Различные чат-боты, автоматические машинные переводы, voice2text, text2speech, подписи к изображениям, улучшения качества изображения, преобразования изображений image2 и другие — это классные приложения, в которых есть какие-то генеративные модели под капот. Итак, я решил создать несколько аниме-девушек..
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..