Публикации по теме 'deep-learning'
Прогресс в области жадных алгоритмов, часть 1 (машинное обучение)
Неспособность эвристики графовой нейронной сети превзойти жадные алгоритмы при решении задач комбинаторной оптимизации, таких как Max-Cut(arXiv)
Автор : Стефан Бетчер
Аннотация: В Nature Machine Intelligence 4, 367 (2022) Шютц и др. предлагают схему использования графовых нейронных сетей (GNN) в качестве эвристики для решения множества классических NP-сложных комбинаторных задач оптимизации. В нем описывается, как сеть обучается на примерах экземпляров, а полученная эвристика GNN..
Прогнозы машинного отделения на основе регрессии с несколькими выходами
25 марта 2022 г.
1 Лаборатория — Морская академия Антверпена
1.1 Введение
Перед нашей командой была поставлена задача проанализировать данные измерений датчиков из машинного отделения и других частей контейнеровоза. Эти датчики измеряли наличие и количество различных химических веществ, таких как CO и NO2. У задачи была одна цель: «получить информацию из измерений». Сразу на ум пришло несколько техник.
1.2 Цель
Конечной целью этой части является прогнозирование определенных..
Все ICML GAN / Генеративные документы
Я поехал в Стокгольм на ICML (10–15 июля) и понял академический язык, так что вам не обязательно! Адаптация домена, 3D GAN, ввод данных с использованием GAN и многое другое.
Однако со всей серьезностью я очень уважаю всю удивительную работу, которую представили исследователи из ICML. Я бы не был способен работать даже близко к их уровню, так что спасибо им за продвижение вперед!
ICML в целом был потрясающим опытом. Но эта статья не будет о моих мыслях, впечатлениях или..
K-кратная перекрестная проверка
K-fold — один из самых популярных методов оценки машинного обучения для оценки модели. K-fold делит набор данных на k подмножеств для обучения и тестирования в каждой подгруппе. Предположим, что у модели четыре подмножества, то есть значение k будет равно 4. Модель будет обучаться на первых трех подмножествах и тестировать на последнем, после чего она будет обучаться на подмножествах 1,2,4 и тестировать на 3-м подмножестве. и так далее. Если вы понаблюдаете за паттерном, вы поймете, что..
Как комплексы CW используются в Machine Learning 2023, часть 4 (обновления)
Гомотопические группы сжимающихся клиньев неодносвязных CW-комплексов (arXiv)
Автор : Джереми Бразас
Аннотация: В работе изучаются гомотопические группы сжимающегося клина X последовательности {Xj} неодносвязных CW-комплексов. Используя комбинацию обобщенной теории накрывающих пространств и теории форм, мы строим канонический гомоморфизм
Θ:πn(X)→∏j∈N⨁π1(X)/π1(Xj)πn(Xj),
охарактеризовать его образ и доказать, что Θ инъективно, если каждое универсальное накрытие X˜j (n−1)-связно...
Понимание распознавания лиц, часть 1 (компьютерное зрение)
Влияние гендерных стереотипов на распознавание выражения лица ( arXiv)
Автор: Ирис Домингес-Катена , Даниэль Патернэн , Микель Галар
Аннотация . Распознавание выражений лица (FER) использует изображения лиц для определения эмоционального состояния пользователей, обеспечивая более тесное взаимодействие между людьми и автономными системами. К сожалению, поскольку изображения естественным образом включают в себя некоторую демографическую информацию, такую как предполагаемый..
Представляем TVM: революция в компиляции машинного обучения [ENG]
Здравствуйте, читатели! Сегодня я рад представить вам TVM, стек компилятора машинного обучения, который обещает привнести новые захватывающие преимущества в мир глубокого обучения.
TVM, стек компилятора машинного обучения с открытым исходным кодом, предназначен для эффективного развертывания рабочих нагрузок машинного обучения на различных аппаратных серверах. Это действительно меняет правила игры для разработчиков машинного обучения, которые хотят запускать свои модели на различных..
Новые материалы
Лучшие компании-разработчики ИИ | Лаборатории Муглов
Ищете топ Компания по разработке искусственного интеллекта ? Moogle labs — это подходящее место, предлагающее лучшие услуги по машинному обучению и разработке искусственного интеллекта, которые..
Программа PG в области искусственного интеллекта и машинного обучения
Онлайн-обучение с наставничеством 12 месяцев Поддержка карьеры
Подробнее
Тестирование с помощью Fixture в Rust
Больше никаких неудобных тестов. Вот одна тестовая среда на основе приспособлений, которая очистила мои модульные тесты Rust.
В этой статье
🔬 Изучим ограничения #[test] в Rust. 🪄 Мы..
Разговоры с Chat GPT: часть 4 — Какова самая важная причина для создания ИИ?
В следующем экскурсе в глубины Chat GPT мы собираемся задать несколько интересных вопросов о том, почему важно создавать искусственный интеллект и может ли Chat GPT создать ИИ. Возможности..
Подходит ли вам учебный курс по программированию?
Будьте осторожны, чьи советы вы покупаете, но будьте терпеливы с теми, кто их дает. Совет - это форма ностальгии. Распространение - это способ выудить прошлое из мусора, стереть его, закрасить..
Мой путь к изучению технологий в Анделе.
Python — один из языков, которые я пытаюсь выучить за короткий промежуток времени. Выучить Python за это короткое время непросто, потому что я использую его впервые, и в конце дня мне нужно..
Лучшие ресурсы для программистов для создания прочных основ компьютерных наук III: компьютерные сети
Лучшие ресурсы для программистов для создания прочных основ компьютерных наук III: компьютерные сети
Программисты постоянно работают с компьютерными сетями, это может быть либо связь с..