Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Значение дифференциальной энтропии в машинном обучении, часть 5
Первый закон дифференциальной энтропии и голографической сложности (arXiv)
Автор: Дебаджйоти Саркар , Манус Виссер .
Аннотация: Мы строим КТП, двойственную первому закону сферических причинных ромбов в трехмерном АдС-пространстве-времени. Сферически-симметричный каузальный ромб в AdS3 представляет собой область зависимости пространственного круглого диска с исчезающей внешней кривизной. Объемный первый закон связывает изменения площади границы диска, пространственного объема диска,..
Большие события вот-вот произойдут: Google выпускает набор данных Objectron
Что-то изменится в 3D Computer Vision Research
Подобно тому, как программа ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge ( ILSVRC ) изменила подход к обнаружению объектов и классификации изображений, набор данных Objectron зажжет то же пламя для усовершенствования 3D-компьютера. Системы технического зрения . Несмотря на то, что было проделано много работы в отношении 3D Computer Vision, в основном она была сосредоточена на создании систем для автономных транспортных средств ...
Подведение итогов с помощью ChatGPT
Подведение итогов с помощью ChatGPT
Пошаговое руководство о том, как резюмировать статьи с помощью API ChatGPT.
Введение
Чтение статей — универсальная задача для всех, кто занимается искусственным интеллектом. Однако с таким количеством статей, публикуемых каждый день, становится совершенно невозможно отслеживать всю доступную информацию.
Первая модель искусственного нейрона
Кто это предложил? Уолтер Питтс? Нет. Это был Уоррен Маккалок? Нет. Это были Уолтер Питтс И Уоррен Маккалок? Нет. Это был Николай Рашевский в 1933 году в статье «Очерк психоматематической теории возбуждения и торможения». Десять лет спустя, в 1943 году, его ученики У. Питтс и У. Мак-Каллох выпустили Гораздо более известна статья «Логическое исчисление идей, имманентных нервной деятельности», которая была опубликована в «Вестнике математической биофизики», журнале, основанном Н. Рашевским...
Дорожная карта самообучения в области науки о данных и машинного обучения
Дорожная карта самообучения в области науки о данных и машинного обучения
Кураторская коллекция наших любимых онлайн-курсов, книг и руководств
Месяц 0–2 (предварительные требования)
Математика для науки о данных и машинного обучения Программирование на Python Базы данных, Excel и SQL
2–4 месяц (основные сведения)
Анализ и визуализация данных Машинное обучение с учителем Машинное обучение без учителя
Месяц 4–6 (средний)
Глубокое обучение с PyTorch /..
Работа с вариационными квантовыми собственными решателями, часть 2 (квантовые вычисления)
Схема цифро-аналогового вариационного квантового решателя собственных чисел с использованием массивов атомов Ридберга (arXiv)
Автор: Антуан Мишель , Себастьян Грихальва , Лоик Анриет , Кристоф Домен , Антуан Броуэ .
Аннотация: Мы решаем задачу оценки энергии основного состояния гамильтонианов, происходящих из химии. Мы численно изучаем поведение цифро-аналогового вариационного квантового решателя для молекул H2, LiH и BeH2, и мы видим, что можно оценить энергию с точностью до..
Как развиваются технологии диффузионной модели, часть 2 (машинное обучение)
DiffFashion: дизайн одежды на основе эталонов с переносом с учетом структуры с помощью диффузионных моделей (arXiv)
Автор: Шидун Цао , Вэньхао Чай , Шэнъюй Хао , Яньтин Чжан , Ханьюэ Чен , Гаоан Ван .
Аннотация: Дизайн одежды на основе изображений с использованием методов искусственного интеллекта в последние годы привлекает все большее внимание. Мы фокусируемся на новой задаче дизайна одежды, где мы стремимся перенести эталонное изображение внешности на изображение одежды,..
