Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Успех студента по науке о данных

Тушение пожаров с помощью глубокого обучения — в средней школе Автор Кори Уэйд, основатель и директор Berkeley Coding Academy , взял интервью у Яша Шармы, недавнего выпускника Berkeley Coding Academy , получившего Сертификат о достижениях в области физических наук и инженерии в Synopsys Science. Справедливо. Быстрый запуск ИИ

Как используются стохастические линейные бандиты, часть 1 (искусственный интеллект)

Начало работы со стохастическими линейными бандитами Стохастические линейные бандиты и UCB Вспомните, что в состязательной контекстуальной задаче о бандитах с $K$-действием в начале каждого раунда $t$ возникает контекст… banditalgs.com Дифференциально приватные стохастические линейные бандиты: (почти) бесплатно (arXiv) Автор: Усама А. Ханна , Антониус М. Гиргис , Кристина Фрагули , Сухас Диггави Аннотация: В этой..

🚀 Расти вместе с нами 🚀

Поделитесь своим опытом и тем, что вы узнали об искусственном интеллекте, с другими энтузиастами и новаторами Кто мы AI Mind — это сообщество единомышленников, которые хотят учиться, исследовать или строить будущее ИИ. Мы помогаем вам оставаться в курсе последних тенденций, инструментов и технологий и призываем вас делиться своими сумасшедшими историями успеха или неудачами, вызванными искусственным интеллектом, в поддерживающем сообществе. В AI Mind мы верим, что каждый может..

Машинное обучение против глубокого обучения против нейронных сетей

Он доступен практически для всех областей. Сегодня доступно много информации, и ее правильное использование может принести как успех, так и разочарование брендам и ассоциациям. Надлежащее использование информации будет способствовать достижению целей брендов, особенно в предстоящих событиях. Отличие глубокого обучения и искусственного интеллекта заключается в том, как учится каждое вычисление. Глубокое обучение роботизирует значительную часть части цикла извлечения компонентов,..

Мультимодальная глубокая классификация многостраничных документов с использованием как изображения, так и текста

Документируйте ИИ с помощью python и Tensorflow, используя CNN (для изображения) и BERT (для текста) и комбинируя их в мультимодальной модели, чтобы получить лучшее из обоих миров Обычный метод классификации документов включает анализ текста внутри документа. Тем не менее, этот подход имеет свои недостатки. Некоторые документы содержат изображения, важные для понимания содержания. Кроме того, некоторые документы имеют сложную структуру, которую невозможно передать только..

Введение в глубокое обучение

Презентация Пола Драгана на ResearchInCluj , вторая встреча Источник: https://github.com/pauldragan/ResearchInCluj-Intro-to-DL

Документы по традиционному машинному обучению для чтения, часть 1

Встраивание документа с векторами абзацев ( arXiv) Автор: Эндрю М. Дай , Кристофер Олах , Куок В. Ле Аннотация: Векторы абзацев недавно были предложены в качестве неконтролируемого метода изучения распределенных представлений фрагментов текстов. В своей работе авторы показали, что метод может изучать встраивание текстов обзоров фильмов, которые можно использовать для анализа настроений. Это доказательство концепции, хотя и обнадеживающее, было довольно узким. Здесь мы..