Публикации по теме 'deep-learning'
Вы остаетесь в Индии ? Узнайте цену дома здесь.
Дакаварам Варун, Вакада Навин, Рахул Верма, Арчана Сародж
Комплексный проект с использованием передовых методов машинного обучения и регрессии глубокого обучения.
Данные
Наши данные взяты из соревнования по взлому машин под названием «Студенческий чемпионат по науке о данных — Южная зона». Он содержит 134 683 точки обучающих данных и 21 функцию, которые могут помочь нам предсказать цену продажи дома.
Предварительная обработка данных
Чтобы построить любую хорошую модель, нам..
Работа с расстоянием Вассерштейна в задачах машинного обучения, часть 2
Надежная оценка на расстоянии Вассерштейна (arXiv)
Автор: Слоан Нитерт , Рэйчел Каммингс , Зив Голдфельд .
Аннотация: Мы изучаем проблему оценки робастного распределения с помощью метрики Вассерштейна, популярной меры расхождения между вероятностными распределениями, основанной на теории оптимального транспорта (ОТ). Мы вводим новое устойчивое к выбросам расстояние Вассерштейна Wεp, которое позволяет исключить массу выбросов ε из ее входных распределений, и показываем, что оценка..
Работа с гипердеревьями, часть 3 (информатика)
Поиск доказательства гипердерева для доказательства нейронной теоремы (arXiv)
Автор: Гийом Лампель , Мари-Анн Лашо , Тибо Лавриль , Ксавье Мартине , Амори Хаят , Габриэль Эбнер , Орельен Родригес , Тимоти Лакруа .
Аннотация: Мы предлагаем процедуру онлайн-обучения для автоматизированного доказателя теорем на основе трансформатора. В нашем подходе используется новый алгоритм поиска HyperTree Proof Search (HTPS), вдохновленный недавним успехом AlphaZero. Наша модель учится на..
Как работают функции расстояния со знаком, часть 6 (компьютерное зрение)
Генеративные модели на основе оценок для сегментации медицинских изображений с использованием функций расстояния со знаком (arXiv)
Автор: Леа Богенспергер , Доминик Нарнхофер , Филип Илич , Томас Пок .
Аннотация: Сегментация медицинских изображений является важной задачей, которая зависит от способности точно идентифицировать и изолировать области интереса в медицинских изображениях. Таким образом, генеративные подходы позволяют фиксировать статистические свойства масок..
СИСТЕМА РЕКОМЕНДАЦИЙ ФИЛЬМОВ — 2-Й СПОСОБ — С ИСХОДНЫМ КОДОМ
В этом блоге мы увидим еще один способ реализации системы рекомендаций фильмов. Этот блог тоже будет очень интересным, так что без дальнейших рассуждений.
Простая интуиция этого 2-го способа заключается в том, что мы будем комбинировать основные характеристики, такие как актерский состав, режиссер, жанры и т. д., и наблюдать сходство между ними, потому что большую часть времени одни и те же режиссеры снимают похожие фильмы, похожие актеры любят выступать в некоторых фильмах. подобные..
Машинное обучение для обнаружения программ-вымогателей
Обнаружение программ-вымогателей на основе машинного обучения с использованием низкоуровневых шаблонов доступа к памяти, полученных из гипервизора Live-Forensic ( arXiv )
Автор: Манабу Хирано , Рётаро Кобаяши
Вывод: поскольку современное антивирусное программное обеспечение в основном зависит от статического анализа на основе сигнатур, оно не подходит для борьбы с быстрым увеличением количества вариантов вредоносных программ. Более того, что еще хуже, многие уязвимости..
L2-CAF: отладчик нейронной сети
Каждый инженер-программист использовал отладчик для отладки своего кода. Тем не менее, отладчик нейронной сети… Это новость! В этой статье [1] предлагается отладчик для отладки и визуализации внимания в сверточных нейронных сетях (CNN).
Прежде чем описывать отладчик CNN, я хочу выделить несколько атрибутов программных отладчиков ( например, gdb ): (I) Отладчики не зависят от программы, т.е. мы используем один и тот же отладчик для отладки многих программ; (II) Мы используем..
