Публикации по теме 'science'
Анализ "горячих моментов" творчества с помощью машинного обучения
Глубокое обучение и сетевая наука находят закономерности, лежащие в основе художественных, культурных и научных периодов экстремальной продуктивности.
Горячая полоса
Поэт Перси Биши Шелли увековечил себя стихами, написанными в основном между 1818 и 1822 годами.
Винсент Ван Гог запечатлел себя в нашем коллективном сознании, создав свои самые известные работы примерно между 1888 и 1890 годами.
Альберт Эйнштейн произвел революцию в науке, опубликовав четыре статьи за один 1905..
Использование машинного обучения для создания подписей к изображениям
В этой статье мы будем использовать машинное обучение с Python для создания подписей для различных изображений.
Подпись к изображению - это процесс присвоения изображению соответствующей подписи. Для человека это кажется легкой задачей, с которой легко справится даже пятилетний ребенок, но как мы можем написать компьютерную программу, которая будет принимать входные данные в виде изображения и генерировать подпись в качестве выходных?
До недавней разработки глубоких нейронных сетей..
От программного обеспечения к монстру №1 | Скай-нет
Предыстория и введение
Sky-Net — это компьютерное программное обеспечение , предназначенное для минимизации времени реакции при борьбе с угрозами. Автоматизированные системы имеют меньшее время отклика, чем люди. Вот почему вы не видите солдат, пытающихся нейтрализовать баллистическую ракету, за них это делает программное обеспечение.
То, как изначально задумывалась Sky-Net, различается, поскольку она достигла возможностей путешествия во времени , что позволяет атаковать..
Как работает оптимизация черного ящика, часть 1 (машинное обучение)
Спуск по дереву Монте-Карло для оптимизации черного ящика (arXiv)
Автор: Яогуан Чжай , Сыцунь Гао
Аннотация . Ключом к оптимизации «черного ящика» является эффективный поиск во входных областях с потенциально широко варьирующимися числовыми свойствами, чтобы добиться снижения с минимальными потерями и быстрого продвижения к оптимуму. Недавно были введены методы поиска по дереву Монте-Карло (MCTS) для улучшения байесовской оптимизации за счет лучшего разделения пространства..
Последние разработки в исследованиях, связанных со сложностью вычислений, часть 3 (серия 2022 г.)
1. Жесткая неаппроксимируемость для графических игр (arXiv)
Автор: Аргириос Делигкас , Джон Фернли , Александрос Холлендер , Фемистоклис Мелиссург
Аннотация: мы даем полную характеристику вычислительной сложности поиска приближенного равновесия в графических играх с двумя действиями. Мы рассматриваем два наиболее хорошо изученных аппроксимационных понятия: ε-равновесия по Нэшу (ε-NE) и ε-равновесия по Нэшу с хорошим носителем (ε-WSNE), где ε ∈ [0,1]. Мы доказываем, что..
«Раскрытие секретов данных 🧐: руководство для начинающих по науке о данных 📊 🧪»
Вы когда-нибудь задумывались, откуда Netflix знает, какие шоу вам порекомендовать? Или как Facebook предлагает добавить друзей? Ответ лежит в мире науки о данных 🧐.
Наука о данных 🧪 — это область исследования, которая включает сбор, обработку, анализ и интерпретацию данных 📊. Он сочетает в себе элементы математики 🧮, информатики и статистики, чтобы выявить скрытые закономерности и идеи в больших и сложных наборах данных.
🔍 Первым шагом в науке о данных является сбор данных..
Создание математической модели воздействия COVID-19
Модель вирусной передачи в различных условиях
Вирус - это реплицирующийся агент, который создает свою копию под живым хозяином, хозяином может быть любая живая клетка, подходящая для репликации вируса, репликация имеет другой набор правил и зависит от различных факторов, таких как природа вируса и информация о репликации внутри него. клетка.
Вирионом называют единичную вирусную частицу, состоящую из генов в ДНК/РНК, защищенных капсидом . ДНК / РНК защищены нуклеокапсидом ,..
