Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

BERT : модель машинного обучения для эффективной обработки естественного языка

Это введение в「BERT」, модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK . Вы можете легко использовать эту модель для создания приложений ИИ с помощью ailia SDK , а также многих других готовых к использованию AIlia MODELS . Обзор BERT – это модель машинного обучения, которая служит основой для повышения точности машинного обучения в обработке естественного языка (NLP). Предварительно обученные модели на основе BERT , которые были повторно обучены на больших данных..

Последние обновления интерфейсов мозг-компьютер в 2023 г., часть 3 (ИИ)

Классификация выполнения движений верхних конечностей с использованием электроэнцефалографии для компьютерного интерфейса мозга (arXiv) Автор: Саадат Улла Хан , Мухаммад Маджид , Сайед Мухаммад Анвар . Резюме: Точная классификация движений верхних конечностей с использованием сигналов электроэнцефалографии (ЭЭГ) приобретает большое значение в последние годы из-за распространенности интерфейсов мозг-компьютер. Верхние конечности в человеческом теле имеют решающее значение, поскольку..

Тема #paperoftheweek 5 была: Многоуровневая сеть факторизации для повторной идентификации личности.

Эта статья представляет собой отличный пример применения техники Mixture-of-Experts к реальной проблеме компьютерного зрения. Он ориентирован на повторную идентификацию человека, которая в данном случае определяется как «идентификация людей по изображениям, снятым несколькими камерами, без перекрытия обзора». Авторы утверждают, что для успешной переидентификации человека необходим весь спектр смысловых уровней входного образа. Отходя от использования только одного или нескольких..

Начнет ли визуальный ответ на вопрос преуспевать, часть 4 (машинное обучение)

Логические последствия для согласованности визуальных ответов на вопросы (arXiv) Автор: Серхио Таскон-Моралес , Пабло Маркес-Нейла , Рафаэль Шнитман . Аннотация: Несмотря на недавний значительный прогресс в моделях визуальных ответов на вопросы (VQA), непоследовательные или противоречивые ответы продолжают вызывать сомнения в их истинных способностях к рассуждениям. Однако в большинстве предлагаемых методов используются непрямые стратегии или строгие предположения о парах вопросов и..

Интервью с Максом Пумперла, инженером по глубокому обучению в Skymind

Наш собеседник сегодня - Макс Пумперла. Макс в настоящее время работает в Skymind в качестве инженера по глубокому обучению. Как многие из вас, возможно, знают, Макс - один из соавторов книги Deep Learning and the Game of Go . Он также является одним из преподавателей специализации Coursera Прикладной искусственный интеллект с глубоким обучением . Макс - ярый энтузиаст открытого исходного кода. Он является основным разработчиком DL4J и многих других библиотек, включая elephas ,..

Новые разработки в технологии автоматического распознавания речи, часть 2 (искусственный интеллект)

Скалярное предсказание по маске для улучшения надежного автоматического распознавания речи ( arXiv ) Автор: Арун Нараянан , Джеймс Уокер , Санкаран Панчапагесан , Натан Ховард , Юма Коидзуми . Аннотация: Использование акустических интерфейсов на основе нейронных сетей для повышения надежности систем автоматического распознавания речи (ASR) является сложной задачей из-за причинно-следственных ограничений и возникающих в результате искажений, которые интерфейсная обработка..

Мы интегрировали DocArray с ElasticSearch!

НА ЭТОЙ НЕДЕЛЕ В JINA AI Мы интегрировали DocArray с Elasticsearch! Все о нашей последней интеграции, последнем запуске и последних событиях! Читайте дальше: Интеграция Elasticsearch с DocArray Наш новейший запуск: CLIP-as-service "Предстоящие События" Все новые функции Интеграция Elasticsearch с DocArray Теперь вы можете использовать наше надежное хранилище документов на базе Elasticsearch, чтобы получать вложения в мгновение ока! Посмотрите это в действии..