Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Во сколько обошлось создание самого быстрого суперкомпьютера в мире?

Новый суперкомпьютер из Японии (названный Fugaku ) пару месяцев назад стал самым быстрым суперкомпьютером в мире с производительностью более 1 экзафлопс для вычислений с половинной точностью и более 500 петафлопс для высокопроизводительных вычислений. точность вычислений в соответствии с эталонным тестом Linpack. С таким уровнем вычислительной мощности это не что иное, как прорыв. Эти суперкомпьютеры способны выполнять более миллиарда вычислений каждую секунду. Это дает ученым и..

Как создать и развернуть приложение машинного обучения в кластере Amazon EKS

В этом учебном пособии вы узнаете, как создать и развернуть приложение машинного обучения в кластере Amazon EKS. Кроме того, вы получите подробные инструкции по полной настройке кластера Amazon EKS. В этом учебном пособии вы узнаете, как создать и развернуть приложение машинного обучения в кластере Amazon EKS. Кроме того, вы получите подробные инструкции по полной настройке кластера Amazon EKS. Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) — это платформа для управления контейнерными..

Варианты использования тензорной факторизации, часть 1 (машинное обучение)

Кластеризация с несколькими представлениями с помощью полунеотрицательной тензорной факторизации (arXiv) Автор: Цзин Ли , Цюаньсюэ Гао , Цяньцянь Ван , Вэй Ся , Синьбо Гао . Аннотация :: Многоракурсная кластеризация (MVC), основанная на неотрицательной матричной факторизации (NMF) и ее вариантах, привлекла огромное внимание в последние годы из-за их преимуществ в интерпретируемости кластеризации. Однако существующие методы кластеризации с несколькими представлениями на основе NMF..

Статьи для чтения о стохастическом градиентном спуске

Направленное смещение помогает стохастическому градиентному спуску обобщать модели ядерной регрессии (arXiv) Автор: Илин Луо , Сяомин Хо , Яцзюнь Мэй Аннотация: мы изучаем алгоритм стохастического градиентного спуска (SGD) в непараметрической статистике: в частности, в ядерной регрессии. Свойство направленного смещения SGD, которое известно в настройках линейной регрессии, обобщается на ядерную регрессию. В частности, мы доказываем, что SGD с умеренным шагом и размером..

Формирование управления ИИ, часть 2 (искусственный интеллект)

Рамки управления и этики ИИ для устойчивого ИИ и устойчивого развития (arXiv) Автор: Махендра Самаравикрама . Аннотация: ИИ быстро меняет существующий технологический ландшафт, обеспечивая принятие решений на основе данных и автономное принятие решений. В отличие от любой другой технологии, из-за способности ИИ принимать решения этика и управление стали ключевой проблемой. Существует множество новых рисков ИИ для человечества, таких как автономное оружие, потеря работы из-за..

Этот информационный бюллетень AI - все, что вам нужно # 39

Что произошло на этой неделе в AI by Louie На прошлой неделе в AI доминировал внезапный выпуск GPT-4 от OpenAI. Мы отмечаем 4 ключевых области улучшения GPT-4 по сравнению с GPT-3.5; 1) Мультимодальность . Наиболее заметным изменением в новой модели является ее мультимодальность . В то время как ChatGPT и GPT-3 были ограничены текстом, GPT-4 может обрабатывать изображения для поиска нужной информации. 2) Увеличенная длина токена . Максимальное количество токенов в GPT-4 составляет..

Работа с оценкой позы, часть 1 (искусственный интеллект)

Надежная трехмерная оценка позы на уровне категории на основе синтетических данных (arXiv) Автор: Цзяхао Ян , Вуфей Ма , Антянь Ван , Сяодин Юань , Алан Юйлль , Адам Кортылевски . Аннотация: Получение точных поз 3D-объектов жизненно важно для многочисленных приложений компьютерного зрения, таких как 3D-реконструкция и понимание сцены. Однако аннотирование объектов реального мира требует много времени и является сложной задачей. В то время как синтетические обучающие данные..