Публикации по теме 'deep-learning'
Представляем Donut: документ без оптического распознавания текста, понимающий Transformer, революционизирующий визуальный документ…
Резюме исследовательской работы
В этом блоге мы подробно рассмотрим статью Преобразователь понимания документов без OCR .
Контур
Введение: Понимание документов без оптического распознавания символов…
Встраивание моделей машинного обучения в веб-приложения с использованием FastAPI — болезнь сепсиса…
Введение
Сепсис — потенциально опасное для жизни заболевание, возникающее в результате реакции организма на инфекцию. Когда организм обнаруживает инфекцию, он выделяет химические вещества в кровоток для борьбы с вторгшимися микроорганизмами. Однако при сепсисе реакция организма сбивается, что приводит к распространенному воспалению по всему телу.
Это воспаление может вызвать повреждение различных органов и тканей, что приводит к дисфункции органов и, в тяжелых случаях, к..
Компьютерное зрение на периферии: SoC ARM
Я решил разбить обсуждение аппаратного обеспечения на две части: на базе ARM и на базе x86. Вы можете задаться вопросом, почему я выделил аппаратное обеспечение на основе набора инструкций ЦП. На мой взгляд, эти два набора инструкций тесно связаны с типами применяемых графических процессоров. Вообще говоря, типы графических процессоров, о которых я хочу поговорить в этом посте, являются неотъемлемым компонентом системы на кристалле (SoC) этих устройств на базе ARM. Вопрос о том,..
Как неравенство Брунна-Минковского используется в машинном обучении, часть 6
Достаточное и необходимое условие гипотезы неравенства Lp-Брунна-Минковского для p\in[0,1)(arXiv)
Автор : Ши-Чжун Ду
Аннотация: Неравенство Lp-Брунна-Минковского играет центральную роль в теории Брунна-Минковского, предложенной Файри [13] в 60-х годах и развитой Лютваком [26,27] в 90-х годах, которая обобщает классическое неравенство Брунна-Минковского с помощью Lp- сумма выпуклых тел. Неравенство было установлено Файри для p>1 и позднее высказано Борозки-Лутваком-Янгом-Чжаном [5]..
ИИ, машинное обучение, глубокое обучение и наука о данных
Вокруг этой базовой концепции так много путаницы. Часто люди спрашивают меня, в чем реальная разница между этими терминами: искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и наука о данных.
Каждый термин имеет очень важное значение. Но понимание основной разницы потребует больших усилий, чтобы поглотить разницу. Я могу просто написать определения для всех этих терминов, давайте проверим это. Но достаточно ли этого, чтобы понять магию этого черного ящика?
Люди изо..
Блендербот v2
Примечание . ChatGPT и другие помощники по письму с искусственным интеллектом используются в этом посте для улучшения качества письма.
Эта статья является частью моей серии блогов о чат-ботах и диалоговых агентах. В предыдущих постах мы рассмотрели ChatGPT, Meena и BlenderBot v1. Теперь мы рассмотрим BlenderBot v2, который был разработан Facebook AI Research и выпущен как программное обеспечение с открытым исходным кодом. Чат-бот со сложными функциями, такими как долговременная..
Что такое Overfitting в ML/DL и как мы можем это преодолеть.
Из всех вещей, которые могут пойти не так с вашей моделью ML, переобучение может быть наиболее распространенным. Если ваша модель плохо обобщает невидимые данные, значит, у вас проблема с переобучением.
Лакшай Вадхва, CoffeeBeans Consulting .
Переобучение — это явление, которое обычно происходит, когда модель слишком хорошо моделирует обучающие данные, а также улавливает шум и колебания в обучающих данных. Затем проблема возникает с новыми данными, когда модель не может..
Новые материалы
[Архив поста] Предварительная обработка данных МРТ для PROSTATex Challenge
Обратите внимание, что этот пост предназначен для моих собственных образовательных целей.
https://github.com/saifengliu/PROSTATex/blob/master/prostatex-data-preprocessing-20180425.pdf
Как..
Я обязательно пройду курс.
Я обязательно пройду курс. Я взял версию Python несколько лет назад на EDX (Введение в вычислительное мышление в Python), который преподавал великий профессор Эрик Гримсон из Массачусетского..
Регрессивный анализ
Регрессивный анализ
RASeries#3 — Регрессия
Регресс?
Как только мы определим, что между X и Y существует значительная линейная зависимость, для представления этой линейной зависимости..
Что делать, когда травят?
Расскажите об этом своим родителям. Если это произойдет даже в школе, немедленно сообщите об этом администрации школы. Чтобы сообщить о:
Facebook, нажмите здесь:..
Шаблон проектирования посредника — 3-минутная серия
Это супер коммуникатор и центральный контроллер.
_00 / Концепция
Инкапсулируйте всю бизнес-логику внутри посредника. Участник будет общаться только с Медиатором. Он не будет знать, есть..
Первые принципы программирования: секрет раскрытия вашего потенциала и создания прорыва…
Раскройте свой творческий потенциал и выделитесь среди остальных: руководство для начинающих по основам программирования
Когда дело доходит до решения проблем и создания инновационных..
Наш взгляд на IJCAI 2022
Международная объединенная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI) — главное событие для исследователей, работающих во всех областях ИИ.
Среди специализированных треков по глубокому..