Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Последние разработки, связанные с моделями BERT в 2023 году, часть 4 (искусственный интеллект)
Что BERT узнает о просодии? (arXiv)
Автор: Софоклис Какурос , Джоанна О’Махони .
Аннотация: Языковые модели стали почти повсеместными в приложениях для обработки естественного языка, достигая самых современных результатов во многих задачах, включая просодию. Поскольку дизайн модели не определяет заранее определенные лингвистические цели во время обучения, а скорее направлен на изучение обобщенных представлений языка, анализ и интерпретация представлений, которые неявно захватывают..
Как используется семантическая информация, часть 2 (машинное обучение)
Таксономия семантической информации в реагировании на стихийные бедствия с помощью роботов (arXiv)
Автор: Тяньшу Жуань , Хао Ван , Рустам Столкин , Манолис Чиоу .
Аннотация: В этой статье предлагается таксономия семантической информации при реагировании на стихийные бедствия с помощью роботов. Роботы все чаще используются на предприятиях с опасной средой и в аварийно-спасательных службах для выполнения различных задач. Принятие оперативных решений в таких приложениях требует..
Выбор функций в TreeBagger
Привет, сообщество Matlabsolutions
В настоящее время я работаю с классом TreeBagger над созданием некоторых подобий дерева классификации. Теперь я хотел бы знать, как он решает, какие функции используются для разделения данных. Если я создам, например, ансамбль пней с 5000 деревьев и использую его для классификации набора данных с двумя функциями (например, значением VRQL и максимальной частотой), а затем проверю, какой признак был выбран для разделения для каждого отдельного дерева..
Катарсис
В Каннада есть поговорка: Дживана, Нинта Нирагирабарадху, Адху Хариюва« Джари яагирабеку». Что переводится на английский язык как Жизнь никогда не должна быть водой в пруду, но должна быть постоянным потоком . Каким-то образом у меня было такое чувство, моя жизнь превратилась в воду в пруду. Я не делал ничего хорошего. Жизнь как обычно. Ничего интересного в этом нет.
Я Сантош, живу в Бангалоре . И я провожу половину своей жизни на улицах Бангалора не потому, что я нищий, а..
Sunlight побеждает в номинации «Лучший облачный или сетевой инструмент автоматизации» на церемонии Computing’s AI & Machine Learning Awards…
Sunlight получил награду в номинации «Лучший облачный или сетевой инструмент автоматизации» на церемонии Computing’s AI and Machine Learning Awards 2022. Он признан за простоту развертывания и управления приложениями AI в любом месте на периферии.
Искусственный интеллект (ИИ) «уже не новичок в мире — он живет в основе бизнеса». Он позволяет в режиме реального времени применять аналитические данные на всех производственных линиях, чтобы мгновенно выявлять и удалять неисправные элементы; в..
ConvNet: «модернизированный» ResNet для 2020-х годов
Здравствуйте, этот блог представляет собой обзор документов, в котором я делюсь своими заметками о «Конвнете для 2020-х годов». Хотя я переместил темы своих блогов с обзоров отдельных статей на обобщение нескольких статей, я думаю, что эта статья заслуживает отдельного блога, так как я нашел ее проницательной.
Как вы, возможно, заметили, «ревущие 20-е» визуального распознавания начались с введения Vision Transformers (ViTs), которые быстро вытеснили ConvNets в качестве современной модели..
Работа с f-дивергенцией, часть 1 (машинное обучение)
Предельная теория распределения для f-расхождений (arXiv)
Автор: Сриджит Шрикумар , Зив Голдфельд , Кенго Като
Вывод: f-дивергенции, которые количественно определяют несоответствие между распределениями вероятностей, повсеместно используются в теории информации, машинном обучении и статистике. Хотя существует множество методов оценки f-расхождений по данным, теория предельного распределения, которая количественно определяет флуктуации ошибки оценки, в значительной степени..
