Publicații conexe 'deep-learning'


Buletin informativ AI de 5 minute #3
👨🏽 💻 Unele dintre cele mai recente aspecte ale cercetării 👉🏻 „ Nu, AI-ul Google nu este sensibil ” Companiile de tehnologie promovează în mod constant capacitățile inteligenței lor artificiale în continuă îmbunătățire. Dar Google s-a grăbit să închidă pretențiile că unul dintre programele sale a avansat atât de mult încât a devenit sensibil. Potrivit unei „poveste revelatoare” din Washington Post sâmbătă, un inginer Google a spus că, după sute de interacțiuni cu un sistem AI de..
Vă prezentăm „Heron”: O bibliotecă de învățare multilingvă, multimodală, cu 70 de miliarde LLM
Sunt Yuichi, cercetător la Turing Inc. ( X/Twitter @inoichan ) Suntem încântați să anunțăm lansarea bibliotecii noastre de învățare multimodală la scară largă, „ Heron ”, care acceptă mai multe limbi, inclusiv japoneză, și o colecție de modele cu până la 70B parametri. GitHub - turingmotors/heron Contribuiți la dezvoltarea turingmotors/heron creând un cont pe GitHub. github.com Modelul multimodal pe care l-am lansat cuprinde..
Aplicații ale recunoașterii textului scenei partea 3 (Inteligenta artificială)
Recunoașterea textului scenei cu modele de secvențe autoregresive permutate (arXiv) Autor : Darwin Bautista , Rowel Atienza Rezumat: Metodele STR care țin seama de context utilizează de obicei modele de limbaj interne autoregresive (AR). Limitările inerente ale modelelor AR au motivat metode în două etape care utilizează un LM extern. Independența condiționată a LM-ului extern asupra imaginii de intrare poate face ca acesta să rectifice în mod eronat predicțiile corecte,..
Cum funcționează Optimizarea binară neconstrânsă cuadratică partea 3
Reducere variabilă pentru optimizarea binară neconstrânsă pătratică (arXiv) Autor: Amit Verma , Mark Lewis Rezumat: Modelele de optimizare binară neconstrânsă cuadratică sunt utile pentru rezolvarea unei game variate de probleme de optimizare. Constrângerile pot fi adăugate prin încorporarea termenilor de penalizare pătratică în obiectiv, adesea cu introducerea variabilelor de slack necesare pentru conversia inegalităților. Această transformare poate duce la o creștere..
Învățare automată vs Învățare profundă vs AI
Am avut un interviu cu o companie mare și mi s-au pus o serie de întrebări, dar una care mi-a impresionat a fost atunci când intervievatorul a întrebat „Cunoști diferența dintre Învățare automată , Învățare profundă și Inteligenta artificială , pentru că nu mulți oameni cunosc diferența.” Deci, voi discuta despre diferențele și asemănările dintre cele 3. Învățare automată Învățarea automată este studiul algoritmilor de computer care îmbunătățesc experiența generală...
Analiza sentimentelor pe setul de date US Twitter Airlines: o abordare de învățare profundă
În două dintre postările mele anterioare ( acest și acest ), am încercat să fac o analiză a sentimentului pe setul de date al companiei aeriene Twitter cu una dintre tehnicile clasice de învățare automată: clasificatorii naiv-bayesieni. Pentru această postare am făcut un clasificator cu o abordare de deep learning. Această lucrare nu va fi fundamentală, este doar un espedient de a juca, puțin, cu rețelele neuronale. Pentru această lucrare am folosit Tensorflow și Keras pentru a defini..
Introducere în super rezoluție profundă
Bună, sunt Hiroto Honda, inginer de cercetare și dezvoltare la DeNA Co., Ltd, Japonia. În acest articol, aș dori să vă prezint progresul recent privind super-rezoluția pentru o singură imagine (SISR). SISR își propune să restaureze o imagine de înaltă rezoluție cu detalii bogate dintr-o singură imagine de joasă rezoluție. În ultimii ani, SISR devine mai puternic și mai precis datorită progresului rețelelor neuronale convoluționale (CNN). Aș dori să arăt cum puteți începe instruirea SISR,..