Статьи по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

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..

Что такое глубокое обучение?

Что такое глубокое обучение? Глубокое обучение — это область машинного обучения, целью которой является решение сложных задач с использованием искусственных нейронных сетей и больших наборов данных. Имитируя работу человеческого мозга, его многослойная структура обеспечивает более эффективные результаты. Эта технология используется во многих областях, таких как автономное вождение, распознавание изображений и речи, обработка естественного языка, системы рекомендаций, финансовый анализ..

Все, что вам нужно знать о распределенном обучении и его часто невыразимых нюансах

Понимание параллелизма данных и параллелизма моделей, их возможностей и их криптонита Идея разделения частей работы для получения исключительных результатов за короткий промежуток времени и, таким образом, снижения общей нагрузки, как раз и является сутью нашей темы под названием «Распределенное обучение», которая привела к очень интересным исследованиям в области машинного обучения. обучение продвигает наши технологии еще на один шаг вперед. Введение в распределенное обучение..

Математическая часть сигмовидного нейрона

Отказ от ответственности: это примечания к уроку Математическая часть сигмовидного нейрона (курс PadhAI onefourthlabs Первый курс глубокого обучения ) Алгоритм обучения: Мы знаем, что нужно обновить вес w, используя формулы perticualr. w = w+ η Δw [η — малое значение] Что нам нужно в основном после обновления Потери(w)› Потери(w+ ηΔw) Потеря должна уменьшиться после того, как мы обновим значение w. Мы сделаем все это, используя ряды Тейлора. Серия Тейлор:..