Статьи по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

«Глубокое обучение» может помочь компьютерам понять эмоциональный язык

Любой, кто использует социальные сети, знает, что это мощный способ не просто делиться ссылками и изображениями, но и выражать то, что люди думают по поводу того, чем они делятся. Лайл Ангар , профессор факультета компьютерных и информационных наук Пенсильванского университета, и Мухаммад Абдул-Магид, доцент Школы библиотечных, архивных и информационных исследований Университета Британской Колумбии, используют этот факт для помощи компьютерам. извлеките эти эмоциональные сигналы из..

Градиентный спуск, обратная опора и производные

Я получаю много вопросов от людей о градиентном спуске и обратном распространении - вот мое упрощенное объяснение этих концепций, чтобы дать вам некоторое представление о том, как обучаются нейронные сети! При обучении нейронных сетей мы используем градиентный спуск, чтобы снизить общее количество ошибок , которые делает наша сеть. Градиентный спуск - это алгоритм спуска с холма. Высота холма соответствует «общему количеству ошибок / ошибок», предсказанному нашей сетью. Мы..

Вау, это чертовски безумно. Потрясающая работа!

Генеративное глубокое обучение: руководство по исследованию пробелов в GAN

1. Генеративно-состязательная сеть (GAN) В глубоком обучении генеративно-состязательная модель является одной из растущих областей исследований и успешно используется для создания изображений с высоким разрешением исключительно из шума. В то время как другие классические модели использовали дискриминативный подход и классифицировали выходные данные на основе функции плотности вероятности f(X, Y) = P(Y|X), которая определяет вероятность одного класса с учетом некоторых уже известных..

Автоматическая маркировка текста для НЛП

С недавним взрывом социальных сетей, новостей, сообщений в блогах, онлайн-форумов и интернет-контента в целом ежедневно генерируются огромные объемы данных. Благодаря скорости, объему и разнообразию (3 по сравнению с большими данными) предприятия хотели бы использовать эти данные для получения прибыли, улучшения пользовательского опыта и принятия разумных решений. Текстовые данные — один из самых быстрорастущих типов данных в Интернете. Это привело к значительным изменениям в области..

Без рекламы и без подписки. Как Chat GPT зарабатывает деньги?

Потребуется ли в ближайшем будущем для Chat GPT платная подписка? Что такое новый чат GPT Pro? и более. Использование такого инструмента не только повышает эффективность вашей работы в 10 раз, но и снижает умственные усилия, необходимые для многих бессмысленных задач. Chat GPT не только помогает мне в разработке программного обеспечения и писательской карьере, но в последнее время я начал использовать его даже в качестве своего нового инструмента поиска Google. Почему нет? С Chat..

Использование банаховых решеток в машинном обучении, часть 14

AM-неограниченные нормированные компактные операторы на банаховых решетках (arXiv) Автор: Ван Чжанцзюнь , Чэнь Цзили , Чэнь Цзиньси . Аннотация: В данной статье мы вводим и изучаем новые классы операторов, названные AM-неограниченными нормо-компактными операторами. Изучаются основные свойства нового оператора, а также решеточный порядок и топологические свойства операторного пространства AM-неограниченного нормо-компактного оператора. 2.Геометрическая характеризация предуалов..