Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Разработайте собственное приложение для глубокого обучения в облаке с помощью бесплатных графических процессоров

Разработайте собственное приложение для глубокого обучения в облаке с помощью бесплатных графических процессоров [Предоставлено: Источник этого материала - Машинный интеллект в автоматизации проектирования .] Технологии машинного интеллекта и глубокого обучения развиваются быстрыми темпами. Претензией к этой славе является то, что она обязательно обеспечит беспрецедентную степень автоматизации во всех сферах жизни. Автоматизация проектирования - область, которая на протяжении..

Кульбак-Лейблер (KL) Дивергенция и кросс-энтропия

Объясняя происхождение и давая интуитивное представление о том, что они составляют Дивергенция Кульбака-Лейблера является мерой различия между двумя распределениями вероятностей. Вы, наверное, много раз видели эту концепцию в области машинного обучения. В частности, на эту концепцию в значительной степени полагаются при получении нижней границы доказательства (ELBO), которая появляется в вариационных автокодировщиках (VAE) и моделях распространения. Вывод Чтобы интуитивно понять..

Как работает Process Mining, часть 1 (передовые технологии)

Комбинированный подход к анализу процессов и искусственному интеллекту на основе правил для планирования и мониторинга обучения в высшем образовании (arXiv) Автор: Мириам Вагнер , Хайян Хелал , Рене Рёпке , Свен Юдель , Йенс Доверен , Сергей Гёрцен , Пуя Судман , Герхард Лейкмейер , Ульрик Шредер , Уил ван дер Алст Аннотация: в этом документе представлен подход к использованию методов анализа процессов и искусственного интеллекта на основе правил для анализа и..

3 основные концепции ИИ, которые необходимо понять в 2023 году

Искусственный интеллект (ИИ) — это быстро развивающаяся область, которая может трансформировать многие отрасли и изменить то, как мы живем и работаем. Чтобы понять основы ИИ, важно хорошо понимать три фундаментальные концепции: машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Машинное обучение . Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая фокусируется на создании компьютерных систем, которые могут автоматически повышать свою..

Использование вариационного вывода «черный ящик», часть 3 (искусственный интеллект)

Доказуемые гарантии гладкости для вариационного вывода черного ящика (arXiv) Автор : Джастин Домке Аннотация: Вариационный вывод методом черного ящика пытается аппроксимировать сложное целевое распределение посредством градиентной оптимизации параметров более простого распределения. Доказуемые гарантии сходимости требуют структурных свойств цели. В этой статье показано, что для аппроксимаций семейства масштабов местоположения, если цель является M-липшицево гладкой, то такой же..

Объяснение документов 07: АЛЬБЕРТ

ALBERT представляет определенные методы уменьшения параметров для снижения потребления памяти и увеличения скорости обучения BERT. Выбор архитектуры модели Основа архитектуры ALBERT аналогична BERT тем, что в ней используется кодер-трансформер с нелинейностями GELU. ALBERT использует размер прямой связи/фильтра как 4H и количество головок внимания как H/64. где H — скрытый размер в BERT. Как и в случае с BERT, во всех экспериментах с ALBERT используется словарный запас V, равный 30..

Могут ли активные дендриты смягчить катастрофическое забывание?

Автор: Каран Гревал, инженер-исследователь Numenta Люди удивительно сильны в обучении и сохранении знаний с течением времени, несмотря на то, что входные данные восприятия, которые мы получаем от мира, постоянно меняются. К сожалению, этого нельзя сказать об искусственных нейронных сетях, и это, следовательно, ограничивает варианты их использования настройками, в которых от них требуется только выполнение одной задачи. В нашем новом препринте под названием Выходя за пределы..