Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Машинное обучение в реальном времени с помощью Spark и SBERT, AI Coding Assistants, Data Lake Vendors и ODSC East…

Ускорение машинного обучения в реальном времени с помощью Spark и SBERT Узнайте больше о машинном обучении в реальном времени с помощью этого подхода, использующего Apache Spark и SBERT. 8 поставщиков Data Lake упростят вашу жизнь с данными в 2023 году Чтобы упростить ваши процессы управления данными, вот краткое руководство по озерам данных и наш выбор нескольких поставщиков, заслуживающих внимания. Как разработчики с открытым исходным кодом могут раздвинуть границы..

Обновления о постоянной гомологии, часть 2 (машинное обучение)

Жадный матроидный алгоритм и вычислительная постоянная гомология (arXiv) Автор: Тяньи Сан , Брэдли Нельсон Аннотация: Важной проблемой вычислительной топологии является вычисление гомологии пространства по выборкам. В этой работе мы развиваем статистический подход к этой проблеме, вычисляя ожидаемый ранг индуцированного отображения гомологии от подвыборки до всего пространства. Разрабатывается жадный матроидный алгоритм поиска оптимального базиса изображения индуцированного..

Понимание кластеризации графов

Что такое кластеризация графов? Процесс кластеризации графов включает в себя организацию данных в виде графиков. Кластеризация графов включает два разных метода. Первый метод, называемый кластеризацией вершин , включает кластеризацию узлов графа в группы плотно связанных областей на основе весов ребер или расстояний между ними. Во втором методе кластеризации графов графы рассматриваются как объекты, подлежащие кластеризации, и группируются эти объекты на основе сходства...

Как работают жидкостные антенные системы, часть 1 (IOT)

Пределы производительности жидкостных антенных систем (arXiv) Автор: Кай-Кит Вонг , Арман Шоджайфард , Кин-Фай Тонг , Янъян Чжан . Аннотация: Жидкостная антенна представляет собой концепцию, в которой механически гибкая антенна может свободно менять свое местоположение в заданном пространстве. Недавно сообщалось, что даже при небольшом пространстве система с жидкостной антенной (FAS) с одной антенной может превзойти систему объединения L-антенн с максимальным отношением (MRC) с..

Вопросы машинного обучения дня-9

Интуиция и лучшие практики! Вопросы Предположим, вас попросили обучить модель, но у вас очень мало данных (например, всего 3000 образцов). Какую стратегию можно использовать для надежной проверки вашей модели? Предположим, вас попросили обучить полностью подключенную нейронную сеть для задачи классификации нескольких классов с 100 классами. Интуитивно …

Работа с межсекционными предубеждениями, часть 1 (машинное обучение)

Оценка социальных и межсекционных предубеждений в контекстуализированных представлениях слов (arXiv) Автор : Йи Черн Тан , Л. Элиза Селис Аннотация: Социальная предвзятость в машинном обучении привлекла значительное внимание, и работа варьировалась от демонстрации предвзятости во множестве приложений, подбора определений справедливости для различных контекстов и до разработки алгоритмов для смягчения предвзятости. Было показано, что при обработке естественного языка гендерная..

Нейронная сеть с нуля.

Нейронная сеть с нуля. К этому времени вы уже наверняка слышали о машинном обучении, это одна из самых горячих тенденций в «Силиконовой долине». Машинное обучение - это процесс обучения машины с использованием данных и алгоритмов. Введение: Глубокое обучение - это категория машинного обучения, которая хорошо работает, если у нас есть огромный объем данных и высокопроизводительные системы обработки. DL реализован с помощью нейронных сетей. Нейронные сети вдохновлены нейронами в..