Публикации по теме 'deep-learning'


Работа с семантическим сходством, часть 4 (машинное обучение)
Продольные данные и награда за семантическое сходство за создание отчета о рентгенографии грудной клетки (arXiv) Автор: Аарон Николсон , Джейсон Даулинг , Беван Купман . Аннотация: В настоящее время уровень выгорания врачей-рентгенологов высок из-за большого и постоянно растущего числа рентгенограмм грудной клетки (CXR), требующих интерпретации и составления отчетов. Многообещающе, что автоматическое создание отчетов CXR может помочь рентгенологам в выполнении этой трудоемкой задачи..
🏹 Раскройте свою личную суперсилу LLM с GPT4ALL
В современном мире, управляемом LLM, конфиденциальность стала одной из самых больших проблем, с которыми сталкиваются корпоративные пользователи, особенно когда речь идет об использовании языковых моделей, таких как ChatGPT. Какие здесь есть решения? Предпринимательское сообщество с энтузиазмом осваивает процветающий рынок альтернативных решений, которые активно разрабатываются и исследуются сообществом открытого исходного кода. На прошлой неделе мы представили RedPajama . На этой..
Работа со сводной статистикой в ​​конвейерах машинного обучения, часть 2
Уточнение амортизированных апостериорных приближений с использованием сводной статистики на основе градиента (arXiv) Автор: Рафаэль Ороско , Али Сиахкуи , Матиас Лубутен , Феликс Дж. Херрманн . Аннотация: Мы представляем итеративную структуру для улучшения амортизированных аппроксимаций апостериорных распределений в контексте байесовских обратных задач, которая основана на методах градиентного спуска с развернутой петлей и теоретически основана на максимально информативной..
Изучение каждой функции с помощью машинного обучения:
Контролируемое машинное обучение, неконтролируемое машинное обучение и полуконтролируемое машинное обучение Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая предоставляет компьютерам возможность обучаться без явного программирования и принимать разумные решения. Это также позволяет машинам расти и совершенствоваться с опытом. Существует 3 типа обучения, которые связаны с машинным обучением: контролируемое, неконтролируемое и частично контролируемое..
Одноразовое обучение с использованием нейронных сетей с расширенной памятью (MANN)
Понимание математики, лежащей в основе MANN Итак, в моем последнем мы обсуждали, как работает нейронная машина Тьюринга. В моем 96-м посте мы обсудим, как, используя NTM в качестве основы, нейронные сети с расширенной памятью, то есть MANN, реализуют One-Shot Learning. Примечание . Итак, прежде чем мы перейдем к делу, прочитайте мой последний пост о Нейронных машинах Тьюринга , чтобы лучше понять, иначе большая часть концепции будет выглядеть как жаргон. Кратко о НТМ Он..
Почему машинное обучение?
Рассмотрим организацию, которая нанимает сотрудников на основе определенного количества факторов. Если мы сядем и напишем все правила, на основании которых будут выбираться сотрудники, а затем закодируем их в форме цикла «если-иначе», может уйти много времени на то, чтобы понять, какие правила зависят от функций и возможностей. какие правила должны быть конкретно установлены для каждого из них. Кроме того, некоторые функции могут иметь более высокий вес (они более важны, чем другие,..
«Как использовать глубокое обучение для преобразования временных рядов»
TL;DR: TL;DR: Международная группа исследователей изучила влияние глобального потепления на ледники в Швейцарских Альпах и обнаружила, что ледники быстро отступают, а некоторые ледники потеряли до 90 метров толщины за последние десятилетия. Это имеет серьезные последствия для наличия воды в регионе, а также для экосистем и сообществ, зависящих от ледников. Краткое содержание: Когда дело доходит до ремонта дома, самое главное – найти подходящих профессионалов для этой работы. Может..