Публикации по теме 'deep-learning'
Линейные модели для прогнозирования цен на акции
В этой всеобъемлющей статье представлено подробное исследование прогнозирования цен на акции с использованием линейных моделей в Python. Используя различные библиотеки и модули Python, такие как pandas, numpy, datetime, seaborn, matplotlib, sklearn и tensorflow, в статье представлено подробное руководство по подготовке среды для анализа данных и машинного обучения.
Процесс разбит на отдельные этапы: настройка кода, подготовка и анализ данных, прогнозирование с помощью машинного обучения и..
Исследования звездных столкновений, часть 1 (Космология)
Звездные столкновения в ядрах галактик: влияние на разрушительные события вблизи сверхмассивной черной дыры (arXiv)
Автор: Шмуэль Бальберг , Гилад Яссур .
Аннотация: В центрах галактик находятся как сверхмассивная черная дыра, так и плотное звездное скопление. Такая среда должна приводить к столкновениям звезд, возможно, на очень высоких скоростях, так что общая энергия будет того же порядка, что и взрывы сверхновых. Мы представляем упрощенный численный анализ частоты разрушительных..
Бум машинного обучения
Недавно у меня появился новый интерес к машинному обучению. Как и когда это началось? Я не уверен, но я решил завести блог, чтобы писать обо всем, что я узнаю в этом своем путешествии. Я начал проходить печально известную специализацию Стэнфордского университета по машинному обучению Эндрю Н.Г. Курс доступен за 49 долларов в месяц, но я получил доступ бесплатно. Я расскажу о советах и хитростях, чтобы получить платные курсы бесплатно, а также обзор этого курса в другой статье...
Использование неравенств Дженсена в оптимизации машинного обучения, часть 3
Об обратном операторе неравенства Чой-Дэвиса-Йенсена (arXiv)
Автор: Сейед Саид Хашеми Каруэй , Мохаммад Садег Асгари , Мохсен Шах Хоссейни .
Аннотация: В этой статье мы сначала даем лучшую оценку второго неравенства в неравенстве Эрмита-Адамара. Далее мы изучаем обратную сторону знаменитого неравенства Дэвиса-Чоя-Йенсена. Наши результаты используются для установления новой оценки операторного неравенства Канторовича.
2. Некоторые обобщения неравенства Дженсена (arXiv)
Автор :..
Как неравенство Брунна-Минковского используется в машинном обучении, часть 4
Сильное неравенство Брунна — Минковского и его эквивалентность условию CD(arXiv)
Автор: Маттиа Маньябоско , Лоренцо Портинале , Томмасо Росси .
Аннотация: В условиях существенно неветвящихся метрических пространств с мерой доказывается эквивалентность между условием размерности кривизны CD(K,N) в смысле Лотта — Штурма — Виллани и вновь введенным понятием, которое мы называем сильным Брунном. — Неравенство Минковского SBM(K,N). Это условие является усилением обобщенного неравенства..
Глубокое обучение раскрывает новые тайны наших геномов
Одним из наименее изученных объектов в биологии по-прежнему остается геном человека. Геном человека был полностью секвенирован только в конце 90-х годов, и нам еще многое предстоит понять о внутренней работе ДНК, РНК и рибосомных взаимодействий. Одна из таких проблем связана с РНК-связывающими белками.
РНК-связывающие белки играют важную роль в посттранскрипционных модификациях, осуществляемых на транскрипционной РНК (в основном путем стимуляции таких процессов, как сплайсинг РНК и..
Приложения моделей BERT, часть 2 (Машинное обучение, 2023 г.)
Можем ли мы использовать зондирование, чтобы лучше понять тонкую настройку и дистилляцию знаний BERT NLU? (arXiv)
Автор : Акуб Хосцилович , Марцин Совански , Пётр Чубовский , Артур Яницкий .
Аннотация: В этой статье мы используем зондирование для исследования явлений, возникающих во время тонкой настройки и дистилляции знаний модели понимания естественного языка (NLU) на основе BERT. Нашей конечной целью было использовать зондирование, чтобы лучше понять практические..
