Публикации по теме 'mathematics'
Это доказательство демонстрирует квантовое преимущество даже для шумных квантовых компьютеров.
Райан Ф. Мандельбаум, старший технический писатель, Qiskit
Среди наиболее важных текущих задач на заре квантовых вычислений - выявление проблем, которые современные квантовые устройства могут решать лучше, чем классические компьютеры. Новая статья доказала, что при правильных обстоятельствах бывают ситуации, когда даже шумные квантовые компьютеры, склонные к неожиданным изменениям в их значениях кубитов, могут превзойти классический компьютер - на схеме, которую вы можете запустить..
Как нейронные сети учатся?
"Машинное обучение"
Как нейронные сети учатся?
Спускаемся вниз по ландшафту потерь
Нейронные сети, без сомнения, являются самым популярным методом машинного обучения, который используется в настоящее время. Так что, я думаю, стоит понять, как они на самом деле учатся.
Для этого давайте сначала взглянем на изображение ниже:
Если мы представим входные и выходные значения каждого слоя в виде векторов, веса в виде матриц и смещений в виде векторов, то мы получим уплощенное выше..
K-ближайшие соседи (KNN) в глубине
K-NN, машинное обучение, классификация
Популярным подходом машинного обучения для классификации и регрессии является метод K-ближайших соседей (KNN). Поиск k обучающих примеров, наиболее близких к конкретному тестовому примеру, и создание прогноза на основе их среднего целевого значения или класса большинства — вот как работает этот простой метод, основанный на экземплярах. На производительность алгоритма KNN может существенно повлиять выбор k и метрики расстояния , используемые для..
Можете ли вы решить эту проблему с Facebook Hacker Cup?
Азбука Морзе может быть неоднозначной, если убрать пробелы между словами. Можете ли вы создать код, для которого это не так?
Постановка проблемы
Это задача C2 в квалификационном раунде, и она выглядит следующим образом. Вам дано T тестовых случаев, где T равно…
Как ускорить код Python в 20 и более раз
Простая оптимизация производительности кода Python.
Python имеет репутацию производителя медленно работающего кода. На первый взгляд это может быть правдой, но при ближайшем рассмотрении оказывается несправедливым суждением. На самом деле, в любом программном проекте производительность — это проблема лишь нескольких узких мест, независимо от того, используем ли мы Python, C или Java. Конечно, эти узкие места должны быть устранены. Прелесть Python в том, что он идеально..
Сила абстракции
Абстракция — качество работы с идеями, а не с событиями.
В своем выступлении Том Стюарт подчеркивает, насколько важна концепция абстракции. Он в значительной степени доказывает, что визуализация вашей проблемы и рассмотрение ее как идеи может быть проще и быстрее. Он приводит действительно хороший пример, он рассказывает, как Гаусс складывал целые числа от 1 до 100 в 18 веке, и он нашел ответ почти сразу, Гаусс заметил, что если он разделит числа на две группы, он может сложить их..
Повышение I : Адаптивное повышение
Повышение — это тип метода ансамбля, который использует подход, отличный от метода упаковки, для создания модели, которая хорошо работает с различными наборами данных. В этом посте я расскажу об одном из самых простых методов повышения.
Что такое бустинг?
Проще говоря, Повышение — это метод, при котором модель начинает обучение со слабой модели и последовательно улучшает свою производительность, изучая слабую часть предыдущей модели. В конце все выходные данные каждой модели модели..
