Статьи по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Недавнее исследование совместной фильтрации, часть 2 (машинное обучение)

Изучение верхних пределов совместной фильтрации на основе текста с использованием моделей больших языков: открытия и идеи (arXiv) Автор: Рую Ли , Вэньхао Дэн , Ю Чэн , Чжэн Юань , Цзяци Чжан , Фацзе Юань . Аннотация: Текстовая совместная фильтрация (TCF) стала основным подходом к рекомендациям по тексту и новостям, используя кодировщики текста, также известные как языковые модели (LM), для представления элементов. Однако существующие модели TCF в первую очередь ориентированы на..

Прогресс в применении скрытых марковских моделей, часть 1 (машинное обучение)

Вывод методов обучения школьного округа во время пандемии COVID-19 с помощью скрытой модели Маркова (arXiv) Автор: Марк Дж. Панаджио , Майк Фанг , Хёнсын Банг , Пейдж А. Армстронг , Элисон М. Биндер , Джулиан Э. Грасс , Джейк Магид , Марк Папазян , Кэрри К. Шапиро-Мендоза , Шарин Э. Паркс Аннотация: в этом исследовании изучались способы обучения, предлагаемые государственными школами в Соединенных Штатах, чтобы отслеживать изменения доли школ, предлагающих..

Объединение в пул: ключевая концепция машинного обучения

Как объединение может помочь вам создавать лучшие модели машинного обучения Обо мне Меня зовут Мохит Мишра, и я блоггер, который создает интригующий контент, который заставляет читателей хотеть большего. Всем, кто интересуется машинным обучением и наукой о данных, следует заглянуть в мой блог. Мои тексты предназначены для того, чтобы вы были заинтересованы и заинтригованы регулярным графиком публикации новой статьи каждые два дня. Следите за подробной информацией, которая заставит..

История LLM

Эра механического перевода и ее крах — захватывающее рождение искусственного интеллекта, первых чат-ботов и могущества Министерства обороны США Почему я должен об этом знать? «Чтобы фундаментально продвинуть границы исследований в области глубокого обучения, необходимо тщательно понять, что предпринималось в истории и почему нынешние модели существуют в нынешних формах» Хаохан Ван и Бхикша Радж из О происхождении глубокого обучения Модели большого языка (LLM) имеют..

Как используются асимптотические расширения, часть 4 (машинное обучение)

Регуляризация асимптотического расширения для обратных задач источника в двумерных сингулярно возмущенных нелинейных параболических УЧП (arXiv) Автор : Дмитрий Чайковский , Алексей Любавин , Е Чжан . Аннотация: В этой статье мы развиваем метод асимптотического расширения-регуляризации (АРР) для обратных задач с источником в двумерных нелинейных и нестационарных сингулярно возмущенных уравнениях в частных производных (УЧП). Ключевой идеей этого подхода является использование теории..

Как развивается область робототехники часть 2

Поиск дерева задач для роботизированной кулинарии (arXiv) Автор: Сандип Бондалапати Вывод: робототехника используется для развития творчества. Люди могут выполнять работу в своей уникальной манере, в зависимости от обстоятельств. Эта ситуация относится к приготовлению пищи. Роботизированная техника на кухне может ускорить процесс и снизить его нагрузку. Однако потенциал робототехники на кухне до сих пор не реализован. В этом эссе представлена идея FOON, структурного..

Инновационные варианты использования рекомендательных систем, часть 1 (машинное обучение)

Всесторонний обзор надежных рекомендательных систем (arXiv) Автор: Вэньци Фань , Сянюй Чжао , Сяо Чэнь , Цзингран Су , Цзинтун Гао , Линь Ван , Цидун Лю , Ици Ван , Хань Сюй , Лэй Чэнь . », Цин Ли Аннотация: как одно из самых успешных приложений на базе ИИ, рекомендательные системы призваны помочь людям принимать соответствующие решения эффективным и действенным способом, предоставляя персонализированные предложения во многих аспектах нашей жизни, особенно для различных..