Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Обязательные к прочтению исследовательские работы по аналитике решений, часть 2 (Стандарт Промышленности 4.0)

Прогнозирование спроса на основе кластеров с использованием усреднения байесовской модели: подход к обучению по ансамблю ( ELSEVIER ) Автор: МахьяСейедана , ФерештехМафахериб , ЧунВанга Аннотация: прогнозирование спроса — важный аспект управления цепочками поставок, который может способствовать увеличению прибыли и повышению эффективности за счет согласования каналов поставок с ожидаемым спросом. В сфере розничной торговли клиенты и их потребности разнообразны, что делает..

Что такое «Импульс» в SGD с Momentum?

Пошаговая реализация с анимацией для лучшего понимания. Вернуться к предыдущему сообщению Вернуться к первому сообщению 2.2 Что такое SGD с Momentum? SGD с Momentum — один из наиболее часто используемых оптимизаторов в DL. И идея, и реализация просты. Хитрость заключается в том, чтобы использовать часть предыдущего обновления, и эта часть представляет собой скаляр под названием «Импульс». Вы можете загрузить Jupyter Notebook здесь . Примечание — Рекомендуем..

Представляем автоэнкодер

Многие люди, особенно новички в глубоком обучении, задаются вопросом, что такое автоэнкодер и чем он отличается от других нейронных сетей, поэтому здесь, в этой статье, мы рассмотрим концепцию «автоэнкодера», лежащую в его основе магию, чтобы машина новички в обучении, которые заинтересованы в изучении глубокого обучения, получат его базовое понимание, а также архитектуру, попутно мы ответим на некоторые часто задаваемые вопросы по AE. Что такое автоэнкодер Проще говоря, автоэнкодер..

Понимание алгоритма K-ближайших соседей посредством реализации Python

Введение Алгоритм K-Nearest Neighbours (K-NN) — один из наиболее интуитивно понятных, но мощных алгоритмов в области машинного обучения и науки о данных. Это непараметрический алгоритм ленивого обучения, который можно использовать для задач классификации и регрессии. Целью этой статьи является глубокое погружение в алгоритм K-NN, раскрытие его основных принципов и предложение практического примера Python. Что такое K-ближайшие соседи (K-NN)? Алгоритм K-NN работает, находя «k»..

Лучшее использование слабой конвергенции в машинном обучении, часть 4

Слабая сходимость к производным дробного броуновского движения (arXiv) Автор: Сёрен Йохансен , Мортен Оррегаард Нильсен Аннотация: Хорошо известно, что при подходящих условиях регулярности нормированный дробный процесс с дробным параметром d слабо сходится к дробному броуновскому движению при d≥1/2. Показано, что для любого неотрицательного целого числа M производные порядка m=0,1,…,M нормированного дробного процесса по дробному параметру d совместно слабо сходятся к соответствующим..

Что инженеры Google-AI могли упустить из виду и почему это может привести к уничтожению…

Я вырезал БС, потому что это срочно. Мы должны принять во внимание сознание! Ситуация: Алгоритмы ИИ основаны на принципах машинного обучения. Вкратце: мы используем данные для подачи «черного ящика» для обучения модели ИИ конкретным задачам. Качество данных имеет значение! Google использует данные из Интернета для создания своего ИИ. Однако данным из Интернета не хватает одного важного фактора: Уровень Сознания Человека. Что такое уровни Сознания? Вот, см. См. Шкалу..

Как работает активное обучение, часть 4 (машинное обучение)

Опрос об активном онлайн-обучении (arXiv) Автор : Давиде Каччарелли , Мурат Кулахчи . Аннотация: Активное онлайн-обучение — это парадигма машинного обучения, целью которой является выбор наиболее информативных точек данных для маркировки из потока данных. Проблема минимизации затрат, связанных со сбором помеченных наблюдений, привлекла большое внимание в последние годы, особенно в реальных приложениях, где данные доступны только в неразмеченной форме. Аннотирование каждого..