Статьи по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Превосходит GPT-3 с параметрами в 10 раз меньше — Meta AI представляет LLaMA

С помощью своей новой языковой модели Meta AI хочет доказать, что можно обучать современные LLM, которые легче и используют только общедоступные наборы данных. Большие языковые модели — вариант закона Мура с использованием ИИ С момента внедрения языковых моделей на основе трансформеров между исследователями ИИ из Big Tech продолжается гонка вооружений по разработке лучших языковых моделей. Результатом этого процесса стало создание новой категории современных моделей ИИ — больших..

Глубокое обучение в здравоохранении

В глубокий мир медицинских данных — ft. краткая история За последнее десятилетие такие ключевые термины, как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение, нашли свое место в нашем повседневном лексиконе. Однако, хотя эти термины тесно связаны между собой, между ними есть тонкие, но существенные различия. Следовательно, чтобы точно понять, как данные принимаются, анализируются и возвращаются, мы должны понимать разницу между этими терминами. В..

Общие сведения о сетях центров обработки данных, часть 2

1. T-RACK: более быстрый механизм восстановления для TCP в сетях центров обработки данных (arXiv) Автор: Ахмед М. Абдельмонием , Брахим Бенсау Выдержка. Облачные интерактивные приложения, управляемые данными, генерируют множество небольших потоков TCP, которые конкурируют за небольшое буферное пространство в коммутаторах центра обработки данных. Такие приложения требуют короткого времени завершения потока (FCT) для эффективного выполнения своей работы. Однако TCP не..

Почему мультиколлинеарность является проблемой?

Что такое мультиколлинеарность? и почему мы должны позаботиться о мультиколлинеарности, прежде чем создавать модель машинного обучения Разберемся, что такое мультиколлинеарность. Почему мультиколлинеарность является проблемой? и как справиться с мультиколлинеарностью в этом блоге. Что такое мультиколлинеарность? Мультиколлинеарность — это сценарий, в котором две независимые переменные сильно коррелированы . Итак, теперь вопрос в том, что такое корреляция ? Корреляция — это..

Ранняя остановка в TensorFlow — предотвращение переобучения нейронной сети

Как использовать обратный вызов, чтобы остановить обучение при адекватной производительности В этой статье я объясню, как управлять обучением нейронной сети в Tensorflow с помощью обратных вызовов. Обратный вызов — это функция, которая многократно вызывается во время процесса (например, обучения нейронной сети) и обычно служит для подтверждения или исправления определенных действий. В машинном обучении мы можем использовать обратные вызовы, чтобы определить, что происходит до, во..

Новое исследование, основанное на эпилепсии, часть 3 (нейронаука)

Эпилепсия, ассоциированная с опухолью (PubMed) Автор: Киран Ф. Раджниш , 1 , Девин К. Биндер . Резюме: Эпилепсия, ассоциированная с опухолью, является важным фактором заболеваемости у пациентов с опухолями головного мозга. Предлагаемые патофизиологические механизмы для объяснения этих эффектов варьируются от нейрональной и глиальной дисфункции до нарушения сосудистого гомеостаза, до изменений ионов и рН. Изменения тканей вокруг очага поражения играют жизненно важную роль в..

Как работает обратная связь Bandit, часть 1 (машинное обучение)

Ближайший сосед с Bandit Feedback (arXiv) Автор: Стивен Пастерис , Крис Хикс , Василиос Маврудис . Аннотация: В этой статье мы адаптируем правило ближайшего соседа к контекстуальной проблеме бандита. Наш алгоритм обрабатывает полностью состязательную среду, в которой вообще не делается никаких предположений о процессе генерации данных. В сочетании с достаточно быстрой структурой данных для (возможно, приблизительного) адаптивного поиска ближайшего соседа, например, с навигационной..