Squeak.ru - шаблоны программирования

Публикации по теме 'deep-learning'


Знакомьтесь: Флорентин Гут
Эта запись является частью нашей серии блогов Meet the Fellow, в которой рассказывается о стипендиатах факультета, недавно присоединившихся к CDS. Познакомьтесь с Флорентином Гутом , который этой осенью присоединится к CDS в качестве научного сотрудника факультета. В настоящее время Гут заканчивает работу над докторской диссертацией в Ecole Normale Supérieure в Париже под руководством Стефана Малла. В своем исследовании Гут пытается понять, как глубокому обучению удается..
Глубокое обучение: сила искусственных нейронных сетей
И. Введение Представьте себе общество, в котором машины способны думать и учиться так же, как люди. Представьте себе мир, в котором компьютеры способны со сверхчеловеческой точностью ставить медицинские диагнозы, понимать и реагировать на человеческую речь, перемещаясь по неизведанным территориям. Благодаря экстраординарным возможностям глубокого обучения этот мир не так уж далек. Разновидность машинного обучения, известная как глубокое обучение , недавно заполонила весь мир. Он..
Работа с машинами жидкого состояния, часть 1 (квантовые вычисления)
Динамическое обучение машин жидкого состояния (arXiv) Автор: Павитра Коралалаге , Педро Мачадо , Джейсон Смит , Исибор Кеннеди Ихианле , Салису Вада Яхая , Андреас Ойконому , Ахмад Лотфи . Аннотация: Spiking Neural Networks (SNN) появились как многообещающее решение в области искусственных нейронных сетей (ANN), привлекая внимание исследователей благодаря их способности имитировать человеческий мозг и обрабатывать сложную информацию с поразительной скоростью и точностью. Это..
Мультиклассовая классификация изображений с использованием Alexnet Deep Learning Network, реализованная в Keras API
Введение Компьютер - потрясающая машина (без сомнения), и я действительно очарован тем фактом, что компьютеры могут изучать и классифицировать изображения. Классификация изображений имеет свои преимущества и применяется по-разному, например, мы можем купить дозатор корма для домашних животных в зависимости от того, какой вид (кошка или собака) к нему приближается. Я знаю, что это странная идея, что они в конечном итоге съедят всю пищу, но система может управляться по времени и может..
10 обязательных к прочтению исследовательских работ для разработчиков глубокого обучения
Как разработчик глубокого обучения, быть в курсе последних научных работ имеет решающее значение для того, чтобы оставаться впереди в этой области. В этом сообщении блога мы составили список из 10 обязательных к прочтению исследовательских работ, которые оказали значительное влияние на разработку моделей глубокого обучения. «Классификация ImageNet с глубокими свёрточными нейронными сетями» Алекса Крижевского, Ильи Суцкевера и Джеффри Хинтона (2012) В этой статье представлена..
«Использование возможностей Rust для раскрытия потенциала машинного обучения: пошаговое руководство по…
Отказ от ответственности: этот пост был создан с использованием генеративного ИИ — отнеситесь к его содержанию с недоверием! 🔥💥. Начните создавать свои собственные с помощью Cohere . TL;DR: TL;DR Rustic Learning — это серия статей, посвященных использованию языка программирования Rust для задач машинного обучения. SmartCore и Linfa — две популярные библиотеки машинного обучения в Rust, ориентированные на интерпретируемость и совместимость моделей соответственно. Экосистема..
Прогресс в технологии защиты от спуфинга, часть 1 (искусственный интеллект)
SAMO: одноклассное многоцентровое обучение Speaker Attractor для защиты от спуфинга голоса (arXiv) Автор: Сивэнь Дин , Ю Чжан , Чжияо Дуань . Аннотация . Системы голосовой защиты от спуфинга являются важнейшим вспомогательным средством для систем автоматической проверки говорящего (ASV). Серьезную проблему вызывают невидимые атаки, усиленные передовыми технологиями синтеза речи. Наше предыдущее исследование одноклассового обучения улучшило способность к обобщению невидимых..
Новые материалы
Async Await в Swift: легкое управление параллелизмом
Введение в запуск асинхронного кода Асинхронный код выполняет несколько операций одновременно. Параллелизм необходим при выполнении тяжелых вычислений или сетевых запросов. Однако это может..
Очистить файлы Program .cache в Ubuntu 20.10
Очистите кеш за несколько простых шагов! GNU / Linux реализовал эффективное управление хранилищем для своих пользователей. Но заметили ли вы, что в вашей системе Linux заканчивается место,..
Использование Node.js для чтения действительно больших файлов (часть 1)
В этом сообщении в блоге есть интересный источник вдохновения. На прошлой неделе кто-то на одном из моих каналов в Slack опубликовал тестовое задание, которое он получил на должность..
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение Как машинное обучение? Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по..
Шаблон CQRS — C#
Этот архитектурный шаблон в основном говорит о том, что мы можем использовать одну модель для операций чтения, а другую — для операций записи. Звучит хорошо, но реализовать его может быть..
Освоение функций потерь в машинном обучении для регрессии: полное руководство по оптимизации…
Введение: Функция потерь является важным компонентом алгоритмов машинного обучения и статистических моделей. Его роль заключается в измерении несоответствия между прогнозируемым выходом модели и..
10 языков программирования, которые изменят мир в 2023 году
Мир программирования постоянно развивается, и востребованные языки постоянно меняются. Однако есть несколько языков, которые выдержали испытание временем и по-прежнему очень ценны для изучения в..