Публикации по теме 'neural-networks'
Воскресный брифинг D4S №114
ВЫПУСК №114
Воскресный брифинг D4S №114
Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
1 августа 2021 г.
Дорогие друзья, Добро пожаловать в воскресный брифинг от 1 августа.
Мы с гордостью сообщаем о последней новой записи в блоге ! В подстеке V4Sci у нас есть: Пузырьковый график GapMinder: с matplotlib и Seaborn . А в G4Sci вы можете догнать Модель Эрдёша-Реньи и коэффициент..
Математическое объяснение глубокого обучения
Глубокое обучение коренным образом изменило сферу машинного обучения (и, соответственно, мир), поскольку машинное обучение стало гораздо более широко применяться в различных сценариях приложений, таких как рекомендательные системы, распознавание речи, автономное вождение и автоматическая игра. В 2018 году профессор Джошуа Бенжио, Джеффри Хинтон и Ян Лекун получили премию Тьюринга (часто называемую «Нобелевской премией по вычислительной технике») за свой вклад в глубокое обучение. Тем не..
Глубоко в сквозной модели нейронной привязки
В предыдущей статье о сквозной модели нейронного сопоставления мы видели результаты и их применение на чат-боте. Хотели бы вы глубже понять, как работает эта модель? Эта статья удовлетворит ваше любопытство.
Эта статья содержит формулы для более подробной информации, но я постарался сделать описание теоретической части в статьях более доступным. Medium не поддерживает надстрочный, подстрочный или латексный синтаксис, что вызывает некоторые неудобства при чтении этой статьи...
Что такое НЛП? Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) - это форма взаимодействия между людьми и машинами с использованием человеческих языков. В настоящее время существует множество языков программирования. Разработчики изучают их и работают с машинами. Но обычному человеку сложно выучить компьютерный язык. Так что есть шаг вперед, чтобы машина понимала результаты НЛП на человеческом языке.
В наши дни НЛП очень важно, поскольку оно участвует в нашей повседневной деятельности в качестве домашнего /..
Построение интуиции нейронной сети
Как контролируемые, так и неконтролируемые методы обучения добились больших успехов в последние годы. Нейронные сети (NN) были особенно интересны и смогли успешно решить сложные задачи, которые были недостижимы с помощью других методов. Одна из проблем для новичка в этой области — получить базовую интуицию и понять, что происходит за кулисами. Новичку в этой области кажется, что NN — это какое-то вуду: закинуть кучу данных в произвольную структуру, обучить и надеяться, что она работает, а..
Понимание предвзятости самым простым правдоподобным образом
Искусственный интеллект
Понимание предвзятости самым простым правдоподобным образом
Недавно я начал изучать нейронные сети и наткнулся на термин «функция активации» и «предубеждения». Функция активации имела для меня некоторый смысл, но мне было трудно понять точную суть предвзятости в нейронной сети.
Я исследовал различные источники, и все, что у них было, было -
Смещение в нейронных сетях можно рассматривать как аналог роли перехвата в линейной регрессии.
Но что, черт возьми,..
Поисково-дополненная генерация
Таким образом, чтобы сделать текст генерации намного лучше, не просто используйте ввод, но и дайте некоторый контекст. А сгенерированный текст можно адаптировать для различных приложений, таких как классификация и многое другое. Некоторые из приложений предназначены для проверки фактов и т. д.
И модель, которую они использовали, довольно интересная и необычная. Довольно сложная архитектура, но она дает превосходные результаты, а также открытый исходный код!
Мы можем..
