Публикации по теме 'deep-learning'
Работа с автокодировщиками графиков, часть 4 (машинное обучение)
Рейтинг похожих исполнителей Cold Start с помощью автокодировщиков графиков, вдохновленных гравитацией (arXiv)
Автор: Гийом Салья-Гальван , Ромен Эннекен , Бенджамин Шапу , Вьет-Ань Тран , Михалис Вазиргианнис
Аннотация . На странице профиля исполнителя службы потоковой передачи музыки часто рекомендуют ранжированный список «похожих исполнителей», которые также понравились фанатам. Однако внедрение такой функции является сложной задачей для новых исполнителей, для которых..
Как работают асимптотические расширения в машинном обучении, часть 4
Асимптотическое расширение для пакетных бандитов (arXiv)
Автор: Ечан Пак , Накахиро Ёсида .
Аннотация: В бандитских алгоритмах случайно изменяющийся во времени адаптивный план эксперимента затрудняет применение традиционных предельных теорем для нестандартной оценки эффекта лечения. Более того, нормальная аппроксимация по центральной предельной теореме становится неудовлетворительной из-за недостатка информации из-за небольшого размера выборки нижнего плеча. Для решения этого..
«Рождение искусственного творчества: как GAN переопределяют границы цифрового искусства и…
Индекс
Что могло бы произойти, если бы в тесте Тьюринга вместо человека судил другой искусственный интеллект? Архитектура GAN Персонажи истории История История GAN Как реализовать GAN с помощью Pytorch Возможные сценарии будущего
Что могло бы произойти, если бы в тесте Тьюринга вместо человека судил другой искусственный интеллект?
Тест Тьюринга, созданный британским математиком Аланом Тьюрингом в 1950 году, был разработан, чтобы определить,..
День 2–4 #66DaysOfData
Последние 3 дня были одними из моих лучших дней в изучении науки о данных. За последние два дня я начал с Глубокого обучения и Сверточных нейронных сетей .
Поскольку у меня уже есть домашнее задание по курсу нейронных сетей для классификации изображений, я воспользовался этой возможностью, чтобы начать изучать различные фреймворки (а именно PyTorch и TensorFlow). Google и их мастерство в машинном обучении ). После моей первой попытки построить CNN для Набора данных Intel..
Воскресный брифинг D4S №187
Воскресный брифинг D4S №187
Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
25 декабря 2022 г.
Дорогие друзья, Добро пожаловать на рождественский выпуск воскресного брифинга 2022 года. На этой неделе мы с гордостью сообщаем о нашем последнем посте Medium 10 лучших книг, которые мы прочитали в 2022 году . Вы также можете ознакомиться с нашей последней публикацией из серии G4Sci:..
Ключевые проблемы остаются для применения глубокого обучения и искусственного интеллекта в финансах
Эдгар Перес, автор книги «Прорыв в области ИИ», «Как искусственный интеллект продвигает глубокое обучение и революционизирует ваш мир», а также бывший консультант по стратегии McKinsey, партнер Terrapinn Training в рамках трехдневного мастер-класса по глубокому обучению в Лондоне, Дубай. , Нью-Йорк и Сингапур.
Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США. Хотя многие отрасли промышленности, подверженные автоматизации, уже широко внедряют глубокое обучение, в последнее время его применение в..
Как работает шумоподавление в облаке точек, часть 7 (машинное обучение)
Шумоподавление облака точек на основе тензорного разложения Такера (arXiv)
Автор: Цзяньцзе Ли , Сяо-Пин Чжан , Туан Тран .
Аннотация: В этой статье мы предлагаем новый алгоритм шумоподавления облака точек, основанный на тензорном разложении Такера. Сначала мы представляем локальные участки поверхности зашумленного облака точек в виде матриц их расстояний до контрольной точки, а затем складываем аналогичные матрицы участков в виде тензора 3-го порядка. Затем мы используем разложение..
