Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Как позиционные вложения работают в самовнимании
В языках порядок слов и их положение в предложении имеют значение. Если изменить порядок слов, смысл всего предложения изменится или предложение может стать бессмысленным после изменения порядка слов. Рекуррентные нейронные сети имеют встроенный механизм, который занимается упорядочением последовательностей. Но трансформеры не используют какие-либо рекуррентные нейронные единицы, такие как LSTM или GRU, и поэтому рассматривают каждое слово в последовательности как независимое друг от..
Quants используют машинное обучение для инвестирования в добавленную стоимость
В последние несколько лет машинное обучение и искусственный интеллект преобладали в цикле хайпов Gartner, и 2019 год не стал исключением. Искусственный интеллект и машинное обучение создают возможности практически во всех секторах, включая количественные финансы. Хорошо известно, что машинное обучение - не новость для хедж-фондов. Я помню, как читал статьи о технологиях Renaissance Technologies, использующих AI / ML, в те дни, когда эти подходы не были повсеместными. В наши дни даже..
От алгоритмов к словам: почему я пишу о машинном обучении
Письмо онлайн изменило правила игры для меня (и может быть и для вас тоже) Я пишу о машинном обучении уже почти полвека. Я набрал более 2 тысяч подписчиков на Medium и недавно выпустил свою первую электронную книгу на Gumroad . Новые коллеги по работе иногда уже узнают меня только благодаря моему блогу. Время задуматься: зачем я все это делаю? Зачем писать о машинном обучении? Что это значит для меня? И почему это может быть правильным и для вас? Спойлер: речь идет не только о..
Работа с гиперболическими поверхностями в машинном обучении, часть 1
Фурье-распад состояний равновесия на гиперболических поверхностях (arXiv) Автор : Гаэтан Леклерк Аннотация: Пусть Γ — (выпукло-)кокомпактная группа изометрий гиперболического пространства Hd, M:=Hd/Γ — связанное с ней гиперболическое многообразие, и рассмотрим вещественнозначный потенциал F на его единичном касательном расслоении T1M. При естественном условии регулярности на F мы доказываем, что ассоциированные (Γ,F)-плотности Паттерсона-Салливана являются стационарными мерами с..
Наука о данных: пошаговое руководство по обучению модели в Keras
Keras — мощный инструмент для построения моделей машинного обучения. В этом руководстве мы покажем вам, как обучить модель в Keras и оптимизировать ее для повышения производительности. Во-первых, давайте установим Keras и другие зависимости. Нам понадобится бэкэнд TensorFlow для Keras: $ pip install tensorflow $ pip install keras
Что важно в состязательном имитационном обучении? Исследование мозга Google дает ценные сведения
Мастерство ИИ в сложных играх, таких как Go и StarCraft, повысило интерес исследователей к обучению с подкреплением (RL), когда агенты, которым предоставлены только правила игры, участвуют в самостоятельной игре, чтобы поднять свою производительность до человеческого уровня и выше. Но как создать функции вознаграждения для реальных задач, в которых отсутствует четко определенное условие выигрыша? Войдите в Adversarial Imitation Learning (AIL), структуру для непрерывного контроля,..
Исследовательский институт Idiap предлагает HyperMixer: конкурентоспособную альтернативу Green AI на основе MLP…
Архитектуры-трансформеры в последние годы продвинулись вперед в широком диапазоне задач обработки естественного языка (NLP), а преобразователи зрения (ViT) теперь все чаще применяются в области компьютерного зрения. Но за эти успехи приходится платить, поскольку квадратичная сложность трансформаторов…