Публикации по теме 'neural-networks'


ТВК №17
Актуальные обновления (SOTA) за 21–27 ноября 2022 г. В этом еженедельном информационном бюллетене рассказывается о работе исследователей , которые создали ультрасовременную работу, побив существующие рекорды по контрольным показателям. Они также написал свою статью выпустили свой код выпущенные модели в большинстве случаев выпущенные ноутбуки/приложения в нескольких случаях Почти половина выпущенных лицензий на исходный код разрешает коммерческое использование только при..
100+ Стэнфордских исследователей опубликовали 200+ страниц доклада о сдвиге парадигмы искусственного интеллекта, введенном…
Появление в последние годы крупномасштабных предварительно обученных моделей, таких как BERT, DALL-E, GPT-3 и т. Д., Привело к сдвигу парадигмы в сообществе ИИ. Эти крупномасштабные модели стали повсеместными в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка (НЛП), робототехника, логический вывод и поиск, и продолжают «разрастаться». Крупномасштабные предварительно обученные модели представили новые возможности, и их эффективность при решении такого широкого..
Глубокое обучение: смысл, мотивация и базовая структура NN
Глубокое обучение: смысл, мотивация и базовая структура NN Что такое глубокое обучение, зачем оно нужно, и понимание нейронных сетей через их самую базовую структуру Искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети: все модные словечки, которые вы слышите ежедневно, если читаете эту статью. Что ж, для этого есть причина. Искусственный интеллект стал одной из самых горячих тем в компьютерных науках сегодня, и развитие этой области далеко не замедляется. Черт возьми, даже..
AutoML: настройка гиперпараметров с помощью NNI и Keras
Введение в нейронный сетевой интеллект В рамках своей магистерской работы во Фраунгофера я работаю с несколькими фреймворками AutoML. Уже есть несколько статей о последних фреймворках, но ничего не говорится о NNI ( N etwork I ntelligence) от Microsoft. Поскольку я считаю этот инструмент полезным и использую его в своей повседневной работе, я дам базовое введение в NNI. В этой статье я сосредоточусь на оптимизации гиперпараметров - очень актуальной теме для многих..
Насколько глубоко вам нужно углубиться в глубокое обучение (начинающие в науке о данных)
Глубокое обучение — это отрасль компьютерных наук, когда данные непосредственно становятся знаниями. Глубокое обучение не требует разработки признаков, модель сама обучается на основе огромных массивов данных, на которых мы ее обучаем. например. Когда вы предоставляете изображение бутылки в модели машинного обучения, вы сами должны указать модели, что следует изучать — например, края, размер, цвет (в основном, инженерные функции). Но когда вы предоставляете много изображений бутылок..
Аппаратный скачок скорости для нейронных сетей
Есть ли у нас оборудование для искусственного интеллекта (ИИ)? Это ключевой вопрос, который необходимо решить, прежде чем мы поговорим о чудесах, которые технология ИИ предоставит. Принято считать, что следующим этапом технологических инноваций станет искусственный интеллект. Но один фактор, который игнорируется или о котором мало говорят, — это тот факт, что скорость внедрения ИИ будет зависеть от скорости компьютерной обработки. На данный момент у нас нет компьютеров, достаточно..
Перекрестная проверка временных рядов для NN
https://github.com/DidierRLopes/timeseries-cv 2 года назад Филипе Рамос , мой предыдущий учитель математики и вероятностей, зная, что у меня есть особый интерес к науке о данных, предложил мне помочь ему в его докторской диссертации Наука о данных в моделировании и предвидении серии экономико-финансовых исследований . : Классические методологии глубокого обучения ». Хотя мы обсуждали теорию, анализ и результаты, мой основной вклад состоял в том, чтобы написать код Python для..