Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Microsoft улучшает стабильность Transformer для успешного масштабирования чрезвычайно глубоких моделей до 1000 слоев
Исследовательская группа Microsoft представила «простой, но эффективный» метод, который значительно повышает стабильность моделей трансформаторов всего за несколько строк кода. Крупномасштабные трансформеры достигли самых современных результатов в широком спектре задач обработки естественного языка (NLP)…
Обзор: FSRCNN (Super Resolution)
На этот раз проверяется FSRCNN от CUHK. В этой статье предлагается подход со сверхвысоким разрешением в реальном времени . Быстрая сверточная нейронная сеть сверхвысокого разрешения (FSRCNN) была опубликована в 2016 ECCV с почти 300 цитированием , когда я писал эту статью. ( Сик-Хо Цанг @ средний) FSRCNN имеет относительно неглубокую сеть, что позволяет нам легче узнать о влиянии каждого компонента. Это даже быстрее с лучшим качеством реконструированного изображения, чем..
Использование концепции псевдометки в проектах искусственного интеллекта, часть 2
Поэтапная семантическая сегментация по классам посредством псевдомаркировки и дистилляции знаний (arXiv) Автор: Чэнцзя Цзян , Тао Ван , Сянь Ли , Цзиньян Ван , Шируй Ван , Антониос Антониу . Аннотация: Мы решаем проблему изучения новых классов для моделей семантической сегментации на нескольких примерах, что является сложной задачей по следующим двум причинам. Во-первых, на основе ограниченных новых данных трудно понять основное распределение классов. Во-вторых, сложно сохранить..
Услуги по разработке компьютерного зрения: краткое введение
Внедрение передовых технологий, таких как Computer Vision , часто может показаться сложным для лиц, принимающих решения. Деловые люди тратят много времени на тщательную оценку способности получать постоянную ценность от новых технологий, избегать недостаточных расходов и обеспечивать долгосрочные разумные инвестиции в инновации. Один из лучших способов начать — собрать правильную информацию и понять, какие услуги вам нужны от поставщиков технологий, а также обязанности..
Развитие эпистемической неопределенности, часть 3 (машинное обучение)
О правилах оценки второго порядка для количественной оценки эпистемической неопределенности (arXiv) Автор : Виктор Бенгс , Эйке Хюллермайер , Виллем Вагеман . Аннотация: Хорошо известно, что точные вероятностные предикторы могут быть обучены путем минимизации эмпирического риска с использованием правильных правил подсчета очков в качестве функций потерь. В то время как такие учащиеся улавливают так называемую алеаторическую неопределенность прогнозов, недавно были разработаны..
Мощный способ освоить новые библиотеки науки о данных, не теряя недели
Изучайте новые пакеты эффективно самостоятельно Мотивация Онлайн-курсы и видеоролики часто имеют скрытые цели. Они хотят максимально упростить изучение новых библиотек для обработки данных, чтобы вы получали мгновенное удовлетворение и чувство выполненного долга. Но когда дело доходит до решения реальных проблем с ними, вы обычно получаете пощечину. Итак, пусть эта статья станет для вас ошеломляющим средством — руководством о том, как эффективно изучать новые библиотеки внутри и..
[Быстрая настройка LLM] Краткий обзор статьи: САМООБУЧЕНИЕ: согласование языковой модели с самогенерируемой…
Документ: САМОИНСТРУКЦИЯ: выравнивание языковой модели с самогенерируемыми инструкциями, https://arxiv.org/abs/2212.10560 =========================================================== Предыстория и введение Настройка инструкций LLM (большая языковая модель) оказалась полезной для того, чтобы направлять LLM для выполнения задач нулевого выстрела при получении подсказок. Однако такие существующие методы в значительной степени полагаются на аннотированные человеком данные инструкций,..