Статьи по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Как работает анализ основных компонентов в конвейерах машинного обучения, часть 4 (машинное обучение)

Быстрый анализ главных компонентов для крио-ЭМ изображений (arXiv) Автор: Николас Ф. Маршалл , Оскар Микелин , Юнпэн Ши , Амит Сингер Аннотация: Анализ главных компонент (PCA) играет важную роль в анализе крио-ЭМ-изображений для различных задач, таких как классификация, шумоподавление, сжатие и моделирование ab-initio. Мы вводим быстрый метод для оценки сжатого представления двумерной ковариационной матрицы зашумленных проекционных изображений криоэлектронной микроскопии,..

Использование извлечения признаков в различных сценариях, часть 2

Дистилляция знаний для извлечения признаков в подводном VSLAM (arXiv) Автор: Цзинхэ Ян , Мингминг Гонг , Гириш Наир , Чон Хун Ли , Джейсон Монти , Е Пу . Аннотация: В последние годы обнаружение и сопоставление признаков на основе обучения превзошли методы, разработанные вручную, в случаях полета в воздухе. Однако изучить особенности подводного сценария сложно из-за отсутствия аннотированных наборов подводных данных. В этом документе предлагается кросс-модальная структура..

8 лучших алгоритмов машинного обучения

Лучшие алгоритмы машинного обучения, которые должны знать специалисты по данным и инженеры по машинному обучению. Искусственный интеллект возник в ответ на вопрос, могут ли машины думать, как люди. ИИ — одна из самых популярных областей исследований сегодня. Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое дает машине возможность автоматически учиться на основе опыта без явного программирования. Многие проблемы, которые невозможно решить с помощью классических статистических методов,..

Академическая стажировка в НУС

Введение Меня выбрали для участия в Глобальной программе академической стажировки по теме «Аналитика данных с использованием глубокого обучения», где я работал с глобальной командой любознательных учащихся и технических новаторов. Это проходило в кампусе Национального университета Сингапура (NUS) с 4 июня 2022 г. по 4 июля 2022 г. Академическая стажировка включала лекции профессоров NUS, практические задания и финальный проект. Как курсы по искусственному интеллекту в Bennett..

Последние обновления в 3D-оценке позы человека, часть 10 (ИИ)

Оптимизация 2D-представления позы: повышение точности, стабильности и универсальности в неконтролируемой 2D-3D-оценке позы человека (arXiv) Автор: Питер Харди , Сринандан Дасмахапатра , Хансунг Ким . Аннотация: В этой статье рассматривается проблема представления 2D-позы во время неконтролируемого преобразования 2D-позы в 3D для повышения точности, стабильности и универсальности 3D-моделей оценки позы человека (HPE). Все неконтролируемые подходы 2D-3D HPE предоставляют модели полный..

На прошлой неделе в AI

Каждую неделю моя команда в Invector Labs издает информационный бюллетень, в котором освещаются самые последние разработки в области исследований и технологий искусственного интеллекта. Вы можете найти выпуск за эту неделю ниже. Вы можете подписаться на него ниже. Пожалуйста, наши ребята очень много работали над этим: От редактора: Что AlphaStar означает для ИИ Ранее в этом году компания DeepMind представила более раннюю версию AlphaStar, агента обучения с подкреплением,..

Как работает классификация с несколькими метками, часть 2 (машинное обучение)

CascadeXML: переосмысление преобразователей для сквозного обучения с несколькими разрешениями в экстремальной классификации с несколькими метками (arXiv) Автор: Сиддхант Харбанда , Атмадип Банерджи , Эрик Шультейс , Рохит Баббар Аннотация . Экстремальная классификация текстов с несколькими метками (XMC) включает в себя изучение классификатора, который может назначать вводу подмножество наиболее релевантных меток из миллионов вариантов меток. Последние подходы, такие как..