Публикации по теме 'deep-learning'
Работа с обобщенными линейными моделями, часть 1 (машинное обучение)
Многомерные обобщенные линейные смешанные модели для данных подсчета (arXiv)
Автор: Гильерме П. Сильва , Энрике А. Лауреано , Рикардо Р. Петтерле , Пауло Х. Р. Джуниор , Вагнер Х. Бонат
Аннотация : модели одномерной регрессии имеют обширную литературу по подсчету данных. Однако это не относится к многомерным данным подсчета. Поэтому мы представляем структуру многомерных обобщенных линейных смешанных моделей, которая работает с многомерным набором ответов, измеряя..
Функции потерь
Функции потерь являются наиболее важным аспектом машинного обучения или глубокого обучения. Он рассказывает о производительности модели, измеряет, насколько хорошо работает модель, а их значения напрямую отвечают за подгонку модели.
Каждая проблема использует другую функцию потерь в зависимости от типа решаемой проблемы и типа обучаемой модели.
Вот некоторые из самых основных используемых функций потерь:
MAE (средняя абсолютная ошибка)
Он определяется как сумма абсолютной разницы..
Почему Илон Маск и эксперты по искусственному интеллекту призвали запретить роботов-убийц | Блог компании Seamgen
Если вы были поклонником научно-фантастических фильмов, скорее всего, вы видели голливудские хиты о роботизированном оружии, такие как «Робокоп» и «Железный человек». Эти фильмы изображают футуристическое представление о том, что может повлечь за собой война будущего. Хотя вы можете подумать, что мы далеки от этой технологии, Илон Маск и в общей сложности 116 других экспертов по ИИ за неделю почувствовали, что мы можем быть ближе, чем вы думаете.
Эксперты AI обращаются в ООН
На выходных..
Разработчик Google: ваш ключ к успеху в мире разработки
Разработчик Google (часть 1)
Google Developer – это платформа, предлагающая широкий спектр инструментов, ресурсов и поддержки для разработчиков всех уровней. Если вы только начинаете свой путь разработки или уже много лет создаете приложения, Google Developer есть что предложить.
Одной из выдающихся особенностей Google Developer является обилие доступных API. От Google Maps до Google Cloud вы можете легко интегрировать эти API в свои проекты, чтобы добавить мощные функции...
Реализация стохастической глубины/пути падения в PyTorch
Реализация стохастической глубины/пути падения в PyTorch
DropPath доступен в моей библиотеке компьютерного зрения очки .
Код находится здесь , интерактивную версию этой статьи можно скачать здесь .
Введение
Сегодня мы собираемся реализовать Stochastic Depth, также известную как Drop Path, в PyTorch! Стохастическая глубина , представленная Гао Хуангом и др., — это метод деактивации некоторых слоев во время обучения. Мы будем придерживаться DropPath .
Давайте взглянем..
Выпущены современные модели STT уровня Google
Наши модели соответствуют моделям Google премиум-класса и очень просты в использовании.
Мы с гордостью сообщаем, что мы создали с нуля и выпустили наши высококачественные (т. Е. На уровне премиальных моделей Google ) модели преобразования речи в текст для следующих языков:
Английский; Немецкий; Испанский;
Вы можете найти все наши модели в нашем репозитории вместе с примерами, тестами качества и производительности . Также мы потратили некоторое время на то, чтобы сделать..
Варианты использования синтетических наборов данных, часть 2 (машинное обучение)
Универсальный синтетический набор данных для машинного обучения на спектроскопических данных (arXiv)
Автор: Ян Шутцке , Натан Дж. Шимански , Маркус Рейшль .
Аннотация: Чтобы помочь в разработке методов машинного обучения для автоматической классификации спектроскопических данных, мы создали универсальный синтетический набор данных, который можно использовать для проверки модели. Этот набор данных содержит искусственные спектры, предназначенные для представления экспериментальных..
