Публикации по теме 'research'
Ускорение конкатенации фреймов данных Pandas
Ускорение конкатенации фреймов данных Pandas
Легкий способ.
Объединение DataFrame - дорогостоящее мероприятие, особенно с точки зрения времени обработки. Представьте, что у вас есть 12 фреймов данных Pandas разного размера, которые вы хотите объединить на оси столбца, как показано в следующем поле.
df1 Shape: (24588, 31201)
df2 Shape: (24588, 1673)
df3 Shape: (24588, 5)
df4 Shape: (24588, 1)
df5 Shape: (24588, 148)
df6 Shape: (24588, 1)
df7 Shape: (24588, 6)
df8 Shape:..
Paper Explained - MLP Mixer: Архитектура MLP для Vision
Введение и обзор
В этой статье представлена нейронная сеть, которая представляет собой просто многослойный перцептрон с прямой связью (MLP), что означает отсутствие свертки, механизма внимания, лямбда-слоев и прочего. Это просто умножение матриц, нелинейности, нормализация и пропуск соединений (адаптировано из ResNets). Этот документ похож на абстракции, разработанные в недавнем документе SOTA, известном как Трансформаторы видения . Я разработал блог, в котором подробно..
PGDrive Simulator создает неограниченное количество разнообразных сред вождения
Исследователи из Китайского университета Гонконга, SenseTime Research и Университета Чжэцзян предложили PGDrive, симулятор вождения, предназначенный для оценки и улучшения способностей к полному обобщению.
Симуляторы вождения, такие как CARLA и SUMMIT, в настоящее время широко используются для сквозного обучения автономным системам вождения. Хотя в таких симуляторах есть визуально реалистичные изображения вождения, они обычно включают только фиксированный набор карт и ограниченное..
Deep-Way: архитектура нейронной сети для планирования пути беспилотных наземных транспортных средств - обзор
Глубокое обучение
Deep-Way: архитектура нейронной сети для планирования пути беспилотных наземных транспортных средств - обзор
Сельское хозяйство является основой человеческой цивилизации, и с тех пор, как человеческий интеллект появился в форме робототехники, возможности в области сельского хозяйства увеличивались в геометрической прогрессии, а с учетом того, что ИИ теперь поддерживает все сегменты технической и нетехнической областей, приложения теперь достигли новых высоты...
Эффективный способ поиска статей по глубокому обучению
Недавно я наткнулся на отличное видео профессора Эндрю Нг , который объясняет перед классом CS в Стэнфорде, как можно преуспеть в области искусственного интеллекта.
Я перефразирую его слова ниже.
Глубокое обучение развивается достаточно быстро, поэтому, даже если вы изучили основы глубокого обучения, когда вы работаете над конкретными приложениями, вам нужно читать исследовательские статьи, чтобы оставаться в курсе самых последних идей.
Проф. Нг делится простой и довольно..
К регенеративной медицине, управляемой искусственным интеллектом
SingularityNET применяет интегрированный подход искусственного интеллекта для создания автоматизированной системы регенеративной медицины.
Резюме:
Регенеративная медицина предлагает возможности, которые могут значительно улучшить условия жизни человека и значительно уменьшить различные причины страданий живых существ. Ученые разработали стволовые клетки, которые могут быть изменены на другие типы клеток - процесс, называемый клеточной дифференцировкой. Благодаря таким управляемым..
От бумаг к роботам: OpenAI снова делает исследования ИИ крутыми
На прошлой неделе OpenAI анонсировала одно из своих первых практических приложений. Некоммерческая организация сообщила, что перепрограммирует роботов, разработанных Fetch Robotics, с помощью алгоритмов, которые позволяют им обучаться методом проб и ошибок. Новые роботы использовали метод, называемый глубоким обучением с подкреплением, который был одним из первых направлений деятельности OpenAI.
Когда я впервые узнал об OpenAI несколько месяцев назад, я подумал, что это очень..
