Публикации по теме 'deep-learning'
Новые разработки, связанные с областью неокортекса мозга, часть 2 (нейронаука)
Трехмерная синаптическая организация слоя III височной неокортекса человека ( biorXiv )
Автор: Николас Кано-Асторга, Хавьер ДеФелипе, Лидия Алонсо-Нанкларес
Аннотация: В настоящем исследовании мы использовали сфокусированный ионный пучок/сканирующую электронную микроскопию (FIB/SEM) для изучения синаптической организации слоя III поля Бродмана 21 в образцах тканей человека, полученных из вскрытия и биопсии. Мы проанализировали синаптическую плотность, трехмерное..
Работа с атрибутивными графами, часть 2 (информатика)
Надежное выравнивание атрибутивных графов с помощью совместного изучения структуры и оптимального транспорта (arXiv)
Автор: Цзяньхэн Тан , Вэйци Чжан , Цзяцзинь Ли , Канфэй Чжао , Фуги Цунг , Цзя Ли .
Аннотация: Выравнивание графов, направленное на идентификацию соответствующих объектов в нескольких сетях, широко применяется в различных областях. Поскольку графы, которые необходимо выровнять, обычно строятся из разных источников, проблемы несоответствия структур и функций между..
Объем последовательности: идеи мета-ИИ для автономного интеллекта
Еженедельный информационный бюллетень с более чем 100 000 подписчиков, в котором обсуждаются важные исследовательские работы по машинному обучению, интересные технические выпуски, деньги в ИИ и реальные реализации.
Я хотел бы поделиться некоторыми моментами в последних двух курсах специализации глубокого обучения, которые я нашел полезными и, возможно, менее широко…
Недавно я уволился со своей предыдущей работы, и у меня было время пройти Специализацию глубокого обучения на Coursera. Я прошел все 5 курсов примерно за 2 недели. Хотя я был хорошо знаком с предметами специализации, для меня это была хорошая возможность вспомнить важные вещи, которые я забыл, и узнать то, чего я не знал.
Я начал писать то, что узнал из специализации с нуля, но тут наткнулся на этот пост , где кратко изложены первые три курса специализации. Это хорошее резюме высокого..
Ресурсы по машинному обучению для начинающих
Взлом AI
Ресурсы по машинному обучению для начинающих
Традиционная программа - это набор инструкций, которые мы предоставляем машине для выполнения определенной задачи. С другой стороны, машинное обучение совсем другое и уникальное. Машинное обучение - это подмножество искусственного интеллекта, при котором машина может учиться и улучшать себя на основе опыта, не будучи явно запрограммированной кем-либо. Машинное обучение переживает период бурного роста, и в настоящее время..
Как работает Hard-Exploration, часть 1 (информатика)
Оценка производительности алгоритмов нейроэволюции качества-разнообразия в сложных задачах исследования (arXiv)
Автор: Феликс Шалюмо , Тома Пьеро , Валентин Масе , Артур Флажоле , Карим Бегир , Антуан Калли , Николя Перрен-Жильбер .
Аннотация: Увлекательный аспект природы заключается в ее способности производить коллекцию организмов, которые высокоэффективны в своей нише. Методы Quality-Diversity (QD) — это эволюционные алгоритмы, вдохновленные этим наблюдением, которые дали..
Последние инновационные исследования в области искусственного интеллекта и дополненной реальности, 2023 г., часть 2
Мультимодальное заземление для воплощенного ИИ с помощью гарнитур дополненной реальности для планирования задач на естественном языке (arXiv)
Автор: Сельма Ванна , Фабиан Парра , Роберт Вальнер , Карл Круусамяэ , Митч Прайор .
Аннотация: Недавние достижения в области генеративного моделирования стимулировали возрождение в области встроенного искусственного интеллекта (EAI). Системы EAI обычно развертывают большие языковые модели в физических системах, способных взаимодействовать..
