Статьи по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Построение аналогии с ИИ

Одна из вещей, с которыми я действительно боролся с точки зрения ИИ, — это рассматривать его с точки зрения чего-то, что я уже понял. Мне очень нравится иметь интуитивное представление о том, как все работает, и, кажется, не хватает аналогий того, что именно делает нейронная сеть. На данный момент лучшая аналогия, которую я придумал, — это офисное здание. Имейте в виду, что я не претендую на точное техническое объяснение того, как работает ИИ. Я думаю, что общая картина того, что делает..

Tensorflow Каждый ученый и стремящийся к данным должен знать

разработка tensorflow- https://blog.tensorflow.org/ TensorFlow Hub (обучение готовых к развертыванию моделей машинного обучения в одном месте) — https://tfhub.dev/ CrypTFlow: сквозная система для безопасного вывода TensorFlow https://github.com/mpc-msri/EzPC https://pratik-bhatu.medium.com/privacy-preserving-machine-learning-for -здравоохранение с использованием криптопотока-cc6c379fbab7 TensorBoard.dev — https://tensorboard.dev/ учебники-..

Воспроизведение СТРЕМЛЕНИЯ К ПРОСТОТЕ: ВСЯ КОНВОЛЮЦИОННАЯ СЕТЬ

Вот наш анализ воспроизведения статьи: «Стремление к простоте: вся сверточная сеть» Йоста Тобиаса Спрингенберга, Алексея Досовицкого, Томаса Брокса и Мартина Ридмиллера. В этом блоге будет обсуждаться статья, наши впечатления и замечания во время и после попытки воспроизвести этот результат. Бумага Большинство сверточных нейронных сетей (CNN) построены по тому же принципу: за сверточным слоем следует слой максимального объединения. Однако может ли сверточный слой с полосами заменить..

Кризис в вычислительной технике: как надвигающаяся проблема обработки может создать или разрушить техническую экономику

Большое обещание трансформации бизнеса с помощью глубокого обучения может рухнуть. Эта статья является первой из трех. Вот 2 и 3 . Искусственный интеллект, машинное обучение… любой, кто читал это, вероятно, слышал эти термины. Как минимум, вы получаете базовую концепцию - более умные машины. Машинный интеллект изменит все Вы можете не осознавать, в какой степени машинный интеллект трансформирует бизнес-ландшафт во всех отраслях до такой степени, что через 15 лет он..

Работа с концепцией степенного закона, часть 6 (Статистика)

Топологические дефекты со степенными хвостами (arXiv) Автор : Роман Владимирович Радомский , Елизавета Владимировна Мрозовская , Вахид Александрович Гани , Иван Константинович Христов Аннотация: Исследуются взаимодействия кинок и антикинков (1+1)-мерной модели φ8. В этой модели есть изломы со смешанной асимптотикой хвоста: степенное поведение на одной бесконечности и экспоненциальное затухание к другой. Мы показываем, что если кинк и антикинк обращены друг к другу так, что их..

Как работают фильтры Калмана, часть 3 (машинное обучение)

Сочетание декомпозиции динамического режима с ансамблевой фильтрацией Калмана для отслеживания и прогнозирования (arXiv) Автор: Стивен А. Фальконер , Дэвид Дж. Б. Ллойд , Наратип Сантитиссадекорн . Аннотация: Было показано, что методы усвоения данных, такие как ансамблевая фильтрация Калмана, являются высокоэффективным и действенным способом объединения зашумленных данных с математической моделью для отслеживания и прогнозирования динамических систем. Однако при работе с..

Пондернет объяснил

Реализация обдумывающей сети для набора данных MNIST Вы можете найти код этой статьи в этом репозитории GitHub . Клонируйте его прямо сейчас! Вы можете запускать код, как вы читаете, с помощью этого блокнота Colab . Откройте его сейчас! Если мы серьезно относимся к антиутопическому будущему с роботами-повелителями, мы должны признать, что нынешний ИИ никогда не добьется успеха. В большинстве современных нейронных сетей чего-то не хватает, ключевого свойства, которое мешает им..