Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Что такое чат gpt и как он может помочь развитию вашего бизнеса.

Что такое чат GPT? В быстро развивающемся ландшафте искусственного интеллекта (ИИ) и обработки естественного языка (NLP) Chat GPT стал мощным инструментом, который может революционизировать способы взаимодействия компаний со своими клиентами. В этой статье мы углубимся в то, что такое Chat GPT , и выясним, как он может способствовать развитию вашего бизнеса. Заголовок 1: Общие сведения о Chat GPT Chat GPT , что означает Chat Generative Pre-trained Transformer , представляет..

Поиск вложенных данных с помощью Python, DocArray и субиндексов

Как Поиск вложенных данных с помощью Python, DocArray и субиндексов Мультимодальные запросы стали проще Примечание: данную статью лучше просматривать в формате блокнота . Мы рекомендуем перейти туда, чтобы вы могли запустить код в своем браузере! Векторные базы данных великолепны. Они позволяют быстро и эффективно извлекать векторы встраивания на основе сходства и, таким образом, образуют ключевой строительный блок многих приложений нейронного поиска. Но векторные базы данных..

Создание и развертывание веб-приложения GAN Streamlit на Heroku [Часть 1]

Генеративно-состязательные сети (GAN) — это тип архитектуры глубокого обучения, который становится все более популярным для создания новых и реалистичных данных, таких как изображения, видео и аудио. Создание модели GAN — это одно, а развертывание ее в виде удобного веб-приложения — совсем другая задача. В этой статье, состоящей из двух частей, мы рассмотрим, как создать и развернуть веб-приложение GAN Streamlit на платформе Heroku. В части 1 мы рассмотрим предысторию и постановку..

Инновации, основанные на надежной классификации, часть 1 (машинное обучение)

Критические точки ++: гибкая мера важности облака точек для надежной классификации, состязательной защиты и объяснимого ИИ (arXiv) Автор: Меир Йосеф Леви , Гай Гильбоа Аннотация: Способность точно и быстро обрабатывать образцы вне распределения (OOD) имеет решающее значение в реальных приложениях, требующих безопасности. В этой работе мы сначала изучаем взаимодействие между критическими точками трехмерных облаков точек и образцами OOD. Наши выводы заключаются в том, что..

Почему глубокое обучение не всегда лучший подход к обучению с учителем?

В настоящее время существует множество различных алгоритмов машинного обучения, которые можно применять, и кажется, что методологии глубокого обучения являются лучшими из всех, но небольшая теорема показывает, что это не так. Студентов обычно поражают глубокие нейронные сети. Я не виню их, это имя имеет сильный маркетинговый эффект, а в исследованиях, как и в бизнес-маркетинге, это фундаментальный ключ к успеху. На самом деле, глубокие нейронные сети имеют очень мало общего с нашим..

Варианты использования приближения Нистрёма, часть 3 (машинное обучение)

Приближение Нистрема с неотрицательной матричной факторизацией (arXiv) Автор : Юнцюань Фу Аннотация: Руководствуясь необходимостью оценки кластеризации по близости с частичными измерениями расстояния от точек наблюдения или ориентиров для удаленных сетевых систем, мы показываем, что задача кластеризации по близости может быть эффективно сформулирована как задача аппроксимации Нистрема, которая решает кластеризацию ядра K-средних. проблема в сложном пространстве. Мы реализуем..

Объяснение оптимизаторов Keras: оптимизатор Adagrad

Обзор оптимизации Adagrad Adagrad (алгоритм адаптивного градиента) предназначен для адаптивного масштабирования скорости обучения каждого параметра на основе исторической информации о градиенте. Он особенно полезен для разреженных данных и успешно используется в различных задачах НЛП и нейронных сетей. Давайте воспользуемся аналогией с человеком, идущим по лабиринту, чтобы добраться до выхода (или самой низкой точки долины), чтобы сравнить SGD, Momentum и Adagrad. Представьте, что..