Публикации по теме 'deep-learning'
Применение предварительно обученных языковых моделей, часть 3 (искусственный интеллект)
Начало работы с предварительно обученными языковыми моделями
Предварительно обученные языковые модели: упрощение Улица Сезам в мире НЛП towardsdatascience.com
LMPriors: предварительно обученные языковые модели как априорные задачи (arXiv)
Автор: Кристи Чой , Крис Канди , Санджари Шривастава , Стефано Эрмон
Аннотация . В частности, в режимах с низким объемом данных нерешенной задачей машинного обучения является..
Что такое трансферное обучение и зачем оно нужно?
В этой статье мы обсудим современный метод построения сложных моделей глубокого обучения с использованием предварительно обученных моделей.
Что такое трансферное обучение?
Мы, люди, обладаем врожденной способностью передавать наши знания для выполнения различных задач. Мы используем знания, которые мы получаем от одной задачи, для решения других подобных задач. Чем более связанная задача, тем легче нам передавать или перекрестно использовать наши знания. Давайте разберемся с этим на..
Работа с концепцией полупространств в машинном обучении, часть 8.
Почти оптимальные нижние границы статистического запроса для агностического обучения пересечений полупространств с гауссовыми маргиналами (arXiv)
Автор: Дэниел Сюй , Клейтон Сэнфорд , Рокко Серведио , Эммануил-Василеос Влатакис-Гкарагкунис
Аннотация: Мы рассматриваем хорошо изученную проблему обучения пересечений полупространств при гауссовском распределении в сложной модели \emph{агностического обучения}. Недавняя работа Diakonikolas et al. (2021) показывает, что любой алгоритм..
Основные разработки в области искусственного интеллекта и их движущие силы
Автор: Цзя Янцин, вице-президент Alibaba Group, президент подразделения вычислительных платформ, Alibaba Cloud Intelligence.
Сегодняшняя презентация была подготовлена Цзя Янцином для специального тренинга по технологиям искусственного интеллекта (ИИ) для CIO Academy Alibaba. Во время прямой трансляции Цзя Янцин рассказал о технологиях разработки и разработке продуктов, связанных с ИИ. Сначала он представил ИИ и его приложения. Затем участники обсудили важные вопросы в системах..
Рекуррентные нейронные сети, объяснение и визуализация с нуля
Рекуррентные нейронные сети, объяснение и визуализация с нуля
С приложением к машинному переводу
Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это нейронные сети, которые могут работать последовательно. Хотя они уже не так популярны, как несколько лет назад, они представляют собой важный шаг в развитии глубокого обучения и являются естественным продолжением сетей прямой связи.
В этом посте мы рассмотрим следующее:
Шаг от прямой связи к рекуррентным сетям Многослойные рекуррентные сети..
Как геометрическое глубокое обучение сформировало часть 1 (машинное обучение)
Систематический обзор геометрического глубокого обучения для разработки лекарств на основе структуры (arXiv)
Автор: Zaixi Zhang , Jiaxian Yan , Qi Liu , Enhong Chen .
Резюме: Дизайн лекарств на основе структуры (SBDD), который использует трехмерную геометрию белков для идентификации потенциальных кандидатов в лекарства, становится все более важным при открытии лекарств. Однако традиционные методы, основанные на физико-химическом моделировании и знаниях специалистов, требуют много..
10 лучших статей по искусственному интеллекту за ноябрь 2018 г.
Ноябрь 2018
Новости о машинном обучении (ML), искусственном интеллекте (AI), Data Science (DS) и связанных областях расширенной аналитики.
Добро пожаловать в пятую публикацию xplore.ai из 10 тщательно отобранных прочтений ИИ за месяц. Цель этой серии - предоставить аудитории тщательно подобранный список самых интересных новостей, публикаций и инструментов, с которыми наша команда столкнулась в течение предыдущего месяца.
Компьютерное зрение
1. Резюме Европейской..
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..