Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Резюме и план курса, часть 3, степень глубокого обучения Udacity

Используйте эту статью как записную книжку, справочное руководство по видеоконтенту наноградусов. РНН.2 RNN один из способов включения памяти. Последовательный. Зависимости от темпа RNN, генерация титров, наличие памяти, в отличие от NN с прямой связью (только текущий ввод). Лучшая аналогия по одному изображению, трудно сказать, движется ли изображение кошки. Одно изображение является текущим входом, серия изображений, образующих gif, является временными данными. Временные..

Объяснение того, что предсказывают изученные модели

В каких случаях мы можем доверять моделям машинного обучения, а когда требуется осторожность? Введение Технологические достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) радикально изменили то, как люди воспринимают мир, и по-новому определили термины «функциональность» и «инновации». Отрасли всех видов, будь то розничная торговля или туризм [1], используют возможности машинного обучения для того, чтобы их услуги и продукты выделялись на рынке и предоставляли..

Глубокое обучение - неделя 4

Переходя от автоэнкодеров, пора взглянуть на наиболее широко используемые приложения глубокого обучения. Если вы пропустили предыдущую статью об автоэнкодерах, вы можете найти ее здесь: https://bit.ly/3c2nxNv Нейронные сети известны своим механизмом извлечения скрытых паттернов; паттерны, которые не могут быть отчетливо видны человеческим глазом. Это свойство нейронной сети может пригодиться для распознавания закономерностей на изображениях и соответствующей классификации объекта..

Как методы Качмажа используются в машинном обучении, часть 6

Предварительная подготовка метода Качмажа путем зарисовок (arXiv) Автор : Александр Катруца , Иван Оселедец Аннотация: Мы предлагаем новый метод предварительной обработки метода Качмажа путем эскизирования. Метод Качмажа — это стохастический метод решения переопределенных линейных систем, основанный на выборке строк матрицы. Стандартный подход к ускорению сходимости итерационных методов — использование предобуславливателя. Как мы показываем, наилучший предобуславливатель для этого..

Обзор сектора искусственного интеллекта — 3 квартал 2018 г.

Сектор искусственного интеллекта пережил взрывной рост финансирования в последние годы . В этом сообщении в блоге рассматриваются различные компоненты сектора ИИ и то, как они составляют эту стартап-экосистему. Мы проиллюстрируем, что такое категории инноваций и в каких категориях больше всего компаний. Мы также сравним категории с точки зрения их финансирования и зрелости. Приложения машинного обучения — самая большая категория искусственного интеллекта Начнем с карты сектора. Мы..

Стабильное сжатие изображений на основе диффузии

Stable Diffusion представляет собой очень мощный кодек сжатия изображений с потерями. вступление Stable Diffusion в настоящее время вдохновляет сообщество машинного обучения с открытым исходным кодом, а также расстраивает художников по всему миру. Мне было любопытно посмотреть, для чего еще можно использовать этот впечатляющий технологический релиз, кроме как для того, чтобы заставить профессиональных художников и дизайнеров задуматься о своей безопасности. Экспериментируя с..

Как метаобучение используется в 2022 году, часть 1 (искусственный интеллект)

1. Приоритеты метаобучения для безопасной байесовской оптимизации ( arXiv ) Автор: Йонас Ротфус , Кристофер Кениг , Алиса Рупенян , Андреас Краузе Аннотация: В робототехнике оптимизация параметров контроллера в условиях ограничений безопасности является важной задачей. Безопасная байесовская оптимизация (БО) позволяет количественно определить неопределенность цели и ограничения для безопасного проведения исследований в таких условиях. Однако разработка подходящей..