Публикации по теме 'deep-learning'
Глубокое обучение Глава 4: Численные вычисления
Глава 4: Численные вычисления представил Ярослав Булатов .
Во время обсуждения главы 3 у нас не было возможности пройти через часть главы, посвященную теории информации, поэтому мы попросили Ярослава дать нам краткий обзор, прежде чем мы углубимся в главу 4.
Затем мы перешли к обсуждению численных вычислений . Ярослав представил нам обзор главы со своими слайдами (см. Слайды, прилагаемые ниже), а затем просмотрел слайды Яна Гудфеллоу в конце презентации...
Работа с концепцией треугольника Серпинского, часть 5 (Информационная геометрия)
Приблизительная самосборка треугольника Серпинского (arXiv)
Автор: Джек Х. Лутц , Брэд Шаттерс .
Аннотация: Мозаичная модель сборки — это универсальная модель Тьюринга, которую Уинфри представила для изучения наномасштабной самосборки сложных (обычно апериодических) кристаллов ДНК. Уинфри продемонстрировал самосборку, которая замостила первый квадрант декартовой плоскости плитками со специальными метками, появляющимися точно в точках треугольника Серпинского. Совсем недавно Латроп,..
IBM Watson и ландшафт машинного интеллекта
Когда я присоединился к IBM Watson чуть более трех лет назад, я наткнулся на эту презентацию , демонстрирующую ландшафт машинного интеллекта от Шивона Зилиса с Bloomberg Beta. Это, безусловно, помогло пополнить мой словарный запас и познакомило меня с несколькими компаниями и областями, которые в то время не были в моем поле зрения. И просто здорово посмотреть и подумать:
Еще две заслуживающие внимания компании - это AlchemyAPI компании Predictive Analytics, которая была..
ИИ поколения в серии OpenShift — Эпизод 1
Генеративный ИИ (GenAI) в реальном мире на мощных платформах
Авторы: Бобби Джонс , Дэвид Кипрурос и Джейсон Нэгин.
Введение в серию
В этой серии мы дадим практические советы по внедрению решений генеративного искусственного интеллекта (GenAI) с использованием контейнеров (Podman) и платформы оркестрации контейнеров (OpenShift). В этой серии мы рассмотрим:
Введение в генеративный искусственный интеллект и контейнеризацию с помощью Podman и OpenShift Подготовка среды..
Как работает Deep Transfer Learning, часть 3 (искусственный интеллект)
Как работает глубокое трансферное обучение?
Что такое глубокое трансферное обучение и почему оно становится таким популярным? Трансферное обучение — это подход к глубокому обучению (и машинному обучению), при котором знания передаются из одной модели… навстречу datascience.com
Быстрый и точный подход к обнаружению и сегментации меланомного рака кожи с использованием точно настроенного Yolov3 и SegNet на основе глубокого обучения..
Использование распознавания изображений для прогнозирования тенденций движения акций
Обзор:
В этой статье объясняется моя попытка предсказать, пойдет ли цена акции вверх или вниз за один день, учитывая историческую цену закрытия за предыдущие 50 дней. Я преобразовываю эти 50-дневные данные временных рядов с помощью грамианских угловых полей, чтобы сделать их интерпретируемыми CNN, и маркирую это изображение с направлением движения акций на 51-й день. Хотя результаты посредственные, с точностью около 58%, это новый метод решения вечной проблемы.
Примечания и..
Капсульные сети
Недавняя статья , опубликованная Джеффри Хинтоном, получила широкое освещение в СМИ из-за многообещающих достижений в эволюции нейронных сетей.
Это усовершенствование называется «Капсульные сети», а его последняя реализация упоминается в его статье «Динамическая маршрутизация между капсулами».
Чтобы быть ясным, капсульные сети были впервые представлены Хинтоном в 2011 году, но так или иначе оставались бездействующими, поскольку ему было трудно заставить их работать.
Недавняя..
