Публикации по теме 'deep-learning'
На прошлой неделе в AI
Каждую неделю моя команда в Invector Labs публикует информационный бюллетень, чтобы отслеживать самые последние разработки в области исследований и технологий искусственного интеллекта. Вы можете найти выпуск за эту неделю ниже. Вы можете подписаться на него ниже. Пожалуйста, наши ребята очень много работали над этим:
От редакции: Парадоксы, которые озадачивают системы искусственного интеллекта
Парадоксы - это один из элементов человеческого познания, который постоянно..
BI vs AI : какие существуют типы аналитических проектов?
Многие люди не понимают, для каких целей подходят машинное обучение и искусственный интеллект?
Да, все знают, что для проектов машинного обучения требуются данные, но и для других аналитических проектов тоже. Таким образом, возникает вопрос, какое место машинное обучение занимает в нашей общей аналитической среде? Для каких типов задач он подходит?
Прежде чем я отвечу на приведенный выше вопрос, позвольте мне перечислить типы аналитических проектов, которые может выполнять любое..
Работа с собственной декомпозицией в машинном обучении, часть 5
Об оценке собственного разложения интегрального оператора Эйри (arXiv)
Автор : Zewen Shen , Кирилл Серх
Аннотация: Распределения k-го наибольшего уровня в пределе скейлинга гауссовских ансамблей с мягкими краями являются одними из наиболее важных распределений в теории случайных матриц, и их численная оценка имеет большое практическое значение. Один из численных методов оценки распределений использует тот факт, что они могут быть представлены в виде определителей Фредгольма с..
Прогресс с противоборствующими атаками, часть 3 (машинное обучение)
Усиление состязательных атак за счет использования информации о границе принятия решения (arXiv)
Автор: Бохэн Цзэн , Лянь Ли Гао , Цилун Чжан , Чао Цюнь Ли , Цзин Куань Сун , Шуай Ци Цзин .
Аннотация :: Из-за разрыва между моделью-заменителем и моделью-жертвой шум на основе градиента, генерируемый моделью-заменителем, может иметь низкую переносимость для модели-жертвы, поскольку их градиенты различны. Вдохновленные тем, что границы решений разных моделей не сильно..
Как построить модель глубокого обучения менее чем за 1 час?
Трансферное обучение — один из самых мощных инструментов глубокого обучения.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение (ГО) — это подход машинного обучения (МО), который позволяет компьютерам учиться на примерах так же, как это делают люди. DL добился невероятного прогресса в области компьютерного зрения, особенно…
Глава 4: Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow
Глава 4: Модели обучения.
В этой главе мы углубимся в то, как все работает, и понимание того, что находится под капотом, поможет нам отлаживать проблемы и более эффективно выполнять анализ ошибок.
1. Обучение линейной регрессии
а. Уравнение «замкнутой формы»
Чтобы найти значение θ, которое минимизирует функцию стоимости, существует решение в закрытой форме — другими словами, математическое уравнение, которое непосредственно дает результат. Это называется нормальным уравнением..
Обновления в мультимодальном обучении, часть 2 (машинное обучение)
Новая мультимодальная модель глубокого обучения, не зависящая от сайта, для выявления контента о расстройствах пищевого поведения в социальных сетях (arXiv)
Автор : Джонатан Фельдман
Резюме: За последнее десятилетие значительно увеличилось количество диагнозов расстройств пищевого поведения и смертей, связанных с расстройствами пищевого поведения, достигнув своего апогея во время пандемии Covid-19. Этот огромный рост был частично вызван стрессорами, вызванными пандемией, но также и..
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..