Публикации по теме 'neural-networks'
Обязательно прочитайте статьи о DeepONet (искусственный интеллект)
Двухверное моделирование неопределенных и частично неизвестных систем с использованием DeepONets( arXiv )
Автор: Субхаян Де , Малик Хассанали , Мэттью Рейнольдс , Райан Н. Кинг , Алиреза Дустан .
Аннотация: Недавние достижения в моделировании крупномасштабных сложных физических систем сместили фокус исследований в сторону методов, управляемых данными. Однако создание наборов данных путем моделирования сложных систем может потребовать значительных вычислительных ресурсов...
Глубокое погружение в причины переобучения и как лучше всего его предотвратить?
Переобучение связано с тем, что модель сложна, запоминает только обучающие данные с ограниченной обобщаемостью и не может правильно распознавать разные невидимые данные.
По мнению авторов , причины переобучения следующие:
Шум обучающих выборок, Отсутствие обучающих выборок (неполная выборка обучающих данных), Предвзятые или непропорциональные обучающие выборки, Незначительная дисперсия ошибок оценки, Несколько паттернов с разными уровнями нелинейности, которые требуют разных..
Создание мозгов: рекуррентные нейронные сети
Мы кратко изучали различные типы нейронных сетей в последних двух статьях, и сегодняшний день ничем не отличается.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это тип нейронной сети, который особенно хорошо подходит для работы с последовательными данными. Они используются в широком спектре приложений, включая обработку естественного языка, распознавание речи и анализ временных рядов.
Ключевой особенностью RNN является способность поддерживать внутреннее состояние или «память», что позволяет..
Платформа распределенного распознавания речи Anryze. Через месяц после окончания Tokensale
Антон Гера, генеральный директор Anryze, написал краткую информацию о наших успехах.
Что ж, прошел месяц с момента завершения нашей Tokensale, и я очень хочу сообщить наши последние новости и проинформировать наше сообщество о прогрессе Anryze.
Итак, вот оно.
Мы протестировали нашу нейронную сеть на различных предприятиях и обнаружили, что ее необходимо обучить еще нескольким наборам данных, поэтому мы купили несколько и собрали некоторые самостоятельно. Эти наборы данных..
Facebook и Калифорнийский университет в Беркли заменяют сверточную основу, чтобы значительно улучшить видение трансформеров…
Недавние исследования показали, что модели преобразователей зрения (ViT) могут достигать лучших результатов, чем большинство современных сверточных нейронных сетей (CNN), в различных задачах распознавания изображений, и могут делать это при использовании значительно меньших вычислительных ресурсов. Это побудило некоторых исследователей предположить, что ViT могут заменить CNN в этой области.
Однако, несмотря на свою многообещающую производительность, ViT чувствительны к выбору..
Искусственные нейронные сети следующего поколения
Искусственные нейронные сети следующего поколения
Мы имеем в виду сети, которые дают вам весь доход и прибыль от количества полностью связанных слоев, которые продают свое имущество, которое у них есть, за вычетом входного слоя. Таким образом, сеть на хорошо известном классическом изображенном рисунке представляет собой двухслойную нейронную сеть, показанную на тонких и ценных инструментах. Одноуровневая сеть с точки зрения администрирования и сохранения не будет иметь входного уровня,..
Наиболее часто используемые жаргонизмы в машинном обучении
Машинное обучение и наука о данных — одна из горячих тем. Мы слышим много терминов, связанных с этими областями. Давайте узнаем о нескольких популярных терминах.
контролируемое обучение
Обучение под наблюдением обычно начинается с установленного набора данных и определенного понимания того, как эти данные классифицируются. Обучение с учителем предназначено для поиска закономерностей в данных, которые можно применить к процессу аналитики. Эти данные имеют помеченные функции,..
