Публикации по теме 'deep-learning'


Новые исследования в области методов вычислений, часть 2
Генеративная модель на основе потоков для моделирования редких событий (arXiv) Автор: Лахлан Гибсон , Маркус Хёргер , Дирк Крозе . Аннотация: Решение проблем принятия решений в сложных стохастических средах часто достигается путем оценки ожидаемого результата решений с помощью выборки Монте-Карло. Тем не менее, выборка может упустить из виду редкие, но важные события, которые могут серьезно повлиять на процесс принятия решений. Мы представляем метод, в котором генеративную модель..
Том 2A: Сиамские нейронные сети
tl;dr: Сиамская нейронная сеть (SNN) — это классификатор подобия, который использует отличительные признаки для обобщения неизвестных категорий в заданном распределении. SNN можно использовать в качестве извлекателя признаков , а другие механизмы машинного обучения можно подключить после него, чтобы получить вероятность и/или метку класса. Архитектура сети, вдохновленная сиамскими близнецами, может похвастаться множеством идентичных сверточных нейронных подсетей (CNN), которые имеют..
Эволюция сверточных нейронных сетей (CNN)
Сверточные нейронные сети (CNN) стали краеугольным камнем революции глубокого обучения в компьютерном зрении и значительно повлияли на классификацию изображений, обнаружение объектов и многие другие области. За прошедшие годы CNN превратились из простых нейронных сетей с прямой связью в сложные модели, которые могут обрабатывать изображения, видео и трехмерные данные с высокой точностью. Ранние CNN На заре CNN основное внимание уделялось созданию моделей, которые могли бы выполнять..
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..
Что такое генеративный ИИ и как он меняет разные вертикали и стартапы
Генеративный ИИ — замечательная технология, которая меняет то, как мы работаем в различных отраслях и стартапах. Тот факт, что компьютеры могут создавать изображения, видео, музыку и текст, действительно поражает воображение, и он может сделать нашу жизнь проще и инновационнее. Генеративный ИИ и как он меняет разные вертикали и стартапы? Генеративный ИИ подобен волшебному трюку — он может создавать новые вещи, такие как изображения, звуки и слова, сам по себе! Генеративный ИИ..
В чем разница между машинным обучением и искусственным интеллектом?
Технологии машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ) в последние годы стали одним из важнейших элементов быстро развивающегося цифрового мира. Эти технологии используются для облегчения жизни людей, повышения эффективности бизнеса и создания цифровых решений нового поколения. Хотя Искусственный интеллект и Машинное обучение — взаимосвязанные темы, между ними есть фундаментальные различия. Прежде чем обсуждать эти различия, давайте лучше разберемся в этих двух..
Keras против TensorFlow: какой из них подходит для вашего проекта?
За последнее десятилетие машинное обучение и глубокое обучение пережили необычные туры от спада до бума. Кипя в исследовательских лабораториях, эти две вертикали искусственного интеллекта стали спасением для многих компаний. Машинное обучение рассказывает о различных подходах и алгоритмах для анализа данных и извлечения из них уроков в различных формах. Машинное обучение стало еще более популярным, поскольку его алгоритм стал точно предсказывать. Это помогло компаниям понять свои..