Публикации по теме 'deep-learning'
Демистификация коэффициентов в логистической регрессии
Логистическая регрессия — популярный метод машинного обучения, который используется для решения задач бинарной классификации. Он работает, предсказывая вероятность события, принадлежащего к определенному классу. Коэффициенты в модели логистической регрессии играют решающую роль в определении взаимосвязи между независимыми переменными и зависимой переменной. В этой статье мы углубимся в интерпретацию этих коэффициентов и поймем их значение.
«Раскрытие возможностей коэффициентов..
Приложения графического обучения, часть 3 (машинное обучение)
О выраженности стойкой гомологии в графовом обучении (arXiv)
Автор : Бастиан Рик
Аннотация: Постоянная гомология, метод вычислительной топологии, недавно продемонстрировал высокую эмпирическую эффективность в контексте классификации графов. Возможность фиксировать свойства графа дальнего действия с помощью топологических признаков более высокого порядка, таких как циклы произвольной длины, в сочетании с многомасштабными топологическими дескрипторами повысила эффективность..
Понимание того, как работает Elliptic PDE, часть 2
Существование решений нелинейных эллиптических УЧП с дробными лапласианами на открытых шарах( arXiv )
Автор: Гийом Пенан , Николя Приво
Аннотация: мы доказываем существование вязкостных решений для дробно-полулинейных эллиптических УЧП на открытых шарах с ограниченным внешним условием в размерности d≥1. Наш подход основан на вероятностном представлении на основе дерева, основанном на (2s)-устойчивых ветвящихся процессах для всех s∈(0,1), и наши результаты существования..
Наука о данных в здравоохранении: 8 вариантов использования, о которых вам никто не расскажет
Наука о данных в здравоохранении: 8 вариантов использования, о которых вам никто не расскажет
Новые технологии, такие как машинное обучение, искусственный интеллект, глубокое обучение и т. д., революционизируют каждую отрасль, а наука о данных в здравоохранении — многообещающее техническое достижение, помогающее врачам. С помощью новых технологий организации здравоохранения могут получить ценную информацию, получить ценную информацию и оптимизировать свои внутренние операции, чтобы..
Масштабирование модели глубокого обучения
Методы и соображения
Введение
Модели глубокого обучения продемонстрировали значительный успех в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и обучение с подкреплением. Однако по мере роста размеров и сложности наборов данных и архитектур моделей масштабирование этих моделей становится решающим фактором. В этом блоге мы рассмотрим методы и рекомендации по масштабированию моделей глубокого обучения, что позволит им обрабатывать большие наборы данных,..
Новые материалы
Журналы Py № 2: Если, Элиф, Иначе?
У меня такое чувство, будто я давно ничего не писал, хотя прошло два дня с тех пор, как я опубликовал свою первую историю. В любом случае, сегодня произошло много всего, так что приступим...
Работа в Реакции
Я изучаю React в Bloc прямо сейчас. До сих пор я изо всех сил пытался понять темы. Тем не менее, я только что закончил проблему, над которой некоторое время размышлял, и хочу записать свой..
Нужен ли банкам искусственный интеллект, чтобы кардинально изменить свою работу?
Почему необходимо использовать искусственный интеллект в банковской сфере?
Существенное использование многочисленных инноваций ИИ, таких как машинное обучение , глубокое обучение и..
Какую последнюю статью вы считаете стоящей поделиться?
Я люблю читать качественные статьи. Не стесняйтесь делиться своей работой.
Преобразование CoreML, позволяющее использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS и MacOS.
Как использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS
Преобразованная модель:
GitHub — john-rocky/CoreML-Models: Преобразованный зоопарк моделей CoreML...
ИИ в правоохранительных органах: мощный инструмент с двойной природой
Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует правоохранительную деятельность, предлагая инновационные тактики расследования, повышая достоверность доказательств и оптимизируя процессы. Тем..
Autoencoder Average Distance — классический способ, используемый внутри Microsoft для выявления сходства…
Среднее расстояние автоэнкодера (AAD) использует более простой подход для определения расстояния между двумя наборами данных. Нейронный автоэнкодер может преобразовать любой элемент данных в..