Публикации по теме 'deep-learning'
Работа с вариационными автоэнкодерами, часть 4 (машинное обучение)
Нейронные операторы вариационного автокодирования (arXiv)
Автор: Джейкоб Х. Сейдман , Джорджиос Киссас , Джордж Дж. Паппас , Пэрис Пердикарис .
Аннотация: Неконтролируемое обучение с функциональными данными — это новая парадигма исследований в области машинного обучения с приложениями к компьютерному зрению, моделированию климата и физическим системам. Естественным способом моделирования функциональных данных является изучение операторов между бесконечномерными пространствами, что..
Машинное обучение. Наиболее часто задаваемые вопросы на собеседованиях
В последние годы машинное обучение становится все более популярной темой, и на то есть веские причины. Эта технология способна революционизировать то, как мы живем и работаем, автоматизируя сложные задачи и предоставляя информацию, которую раньше было невозможно получить. В результате неудивительно, что компании стремятся нанимать талантливых людей с глубоким пониманием машинного обучения. В этой статье предоставлено 20 частых вопросов, которые могут помочь вам пройти собеседование...
Понимание сетей состояний покоя, часть 1 (нейронаука)
ФМРТ в состоянии покоя: обзор методов анализа связности в состоянии покоя и сетей состояний покоя ( PubMed)
Автор: К. А. Смита , К. Ахил Раджа , К. М. Арун , П. Г. Раджеш , Беджой Томас , Т. Р. Капиламурти , Чандрасекхаран Кесавадас
Аннотация . Интерес к тому, что происходит в мозгу, существовал с самого начала существования человечества. Функциональная магнитно-резонансная томография является важным инструментом, который помогает в неинвазивном обследовании,..
Введение в машинное обучение в области обработки данных: пример из реальной жизни
Инжиниринг данных является важным аспектом любой организации, которая имеет дело с большими объемами данных. Он включает в себя сбор, хранение и обработку данных для получения информации и принятия бизнес-решений. Однако управление конвейерами данных и их масштабирование могут оказаться сложной задачей, особенно при работе с большими объемами потоковых данных. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как можно использовать машинное обучение для повышения эффективности и масштабируемости..
Состояние диффузионных моделей в 2022 г., часть 3 (машинное обучение)
Эффективная выборка для оценки реализованной дисперсии в моделях диффузии с изменением во времени (arXiv)
Автор: Тимо Димитриадис , Роксана Хальблейб , Жаннин Поливка , Сина Штрейхер
Аннотация: в этой статье показаны преимущества выборки внутридневной доходности в собственном времени для оценки интегрированной дисперсии с помощью оценщика реализованной дисперсии (RV). Собственное время преобразует часы в соответствии с активностью рынка, которую мы измеряем интенсивностью..
Извлечение функций NLP из LIWC в Python
Что такое LIWC и почему это важно?
LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count) — это лексикон, используемый при обработке естественного языка для извлечения не только эмоций и чувств, стоящих за текстами, но и для понимания широкого спектра психолингвистических характеристик людей только из текста. LIWC — полезный инструмент для извлечения мыслей и поведения людей, стоящих за текстом.
Например, люди говорят о работе или семье? Демонстрирует ли их текст уверенность/доверие или они..
Инновационное использование проксимальных операторов, часть 1
Усовершенствованное вычисление оператора близости для перспективных функций (arXiv)
Автор: Луис М. Брисеньо-Ариас , Кристобаль Вивар-Варгас .
Аннотация: В этой статье мы даем явное выражение для оператора близости перспективы любой собственной полунепрерывной снизу выпуклой функции, определенной в гильбертовом пространстве. Наш расчет расширяет и обобщает известные формулы для случая, когда функция, сопряженная по Фенхелю, выпуклой функции имеет открытую область определения или когда..
