Публикации по теме 'deep-learning'
Каковы функции активации в машинном обучении?
Каковы функции активации в машинном обучении?
Кто-то был бы поражен популярными приложениями машинного обучения и науки о данных. Многие отрасли переходят на искусственный интеллект для улучшения своих приложений. Согласно Forbes , наука о данных считается очень ценной профессией на текущем рынке труда. Есть компании, которым нужны специалисты в области науки о данных и искусственного интеллекта.
С надежной моделью машинного обучения можно найти решения некоторых сложных..
Машина опорных векторов в 500 словах
Машины опорных векторов (SVM) — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Цель SVM — найти гиперплоскость в многомерном пространстве, которая максимально разделяет классы. Чтобы найти эту гиперплоскость, SVM оптимизируют целевую функцию, которая зависит от опорных векторов, которые являются точками данных, ближайшими к гиперплоскости.
Одним из ключевых аспектов SVM является то, что они могут..
Лучшее исследование по использованию ценностей Шепли, часть 7 (машинное обучение)
Повышение тегов вверху и их интерпретация с использованием значений Шепли (arXiv)
Автор: Биплоб Бхаттачерджи , Камелия Бозе , Амит Чакраборти , Ритая Сенгупта .
Аннотация: Топ-метки стали быстро развивающейся темой из-за значительной роли топ-кварка в исследовании физики за пределами стандартной модели. Для реконструкции верхних самолетов модели машинного обучения показали значительное улучшение производительности маркировки и классификации по сравнению с предыдущими методами. В..
TabNet — глубокая нейронная сеть для табличных
Глубокие нейронные сети (DNN) действительно хороши для обучения изображений и текста, но эти сети не были хороши для обучения на табличных данных. Почему это? Каждая часть информации в таблице (или "функции") имеет свое особое значение. Это отличается от изображений или текста, где DNN могут учиться на реляционных шаблонах.
Большинство людей используют древовидные модели для табличных данных, потому что они могут хорошо обрабатывать эти функции, определяя границы решения. Однако по..
Недавнее исследование, основанное на Дистанции Вассерштейна, часть 7 (Машинное обучение)
Унифицированный топологический вывод для мозговых сетей при височной эпилепсии с использованием расстояния Вассерштейна (arXiv)
Автор: Му К. Чанг , Камилль Гарсиа Рамос , Фелипе Бранко де Пайва , Джедидия Матис , Вивек Прабхаракарен , Вина А. Наир , Элизабет Мейеранд , Брюс П. Херманн . , Джеффри Р. Биндер , Аарон Ф. Струк
Аннотация: Постоянная гомология может извлекать скрытые топологические сигналы, присутствующие в сетях мозга. Постоянная гомология суммирует..
партия норма | Ускорение обучения глубокой сети за счет уменьшения внутреннего ковариатного сдвига
Устранение ковариантного сдвига в глубоких сетях значительно улучшает обучение модели. Пакетная нормализованная сеть, когда она была представлена, превзошла лучшие опубликованные результаты в классификации ImageNet, превысив точность человеческих оценок.
Проблема . Системы обучения и их компоненты подвержены внутреннему ковариантному сдвигу. В контексте глубоких сетей это определяется как изменение распределения активации слоя из-за обновления параметров модели. Это проблема, потому..
Подсказывать и подсказывать инженерию? — подробное введение
Подсказка и оперативная инженерия, безусловно, являются наиболее востребованными навыками в 2023 году. Быстрый рост LLM в области больших языковых моделей привел только к появлению этой новой дисциплины ИИ, называемой оперативной инженерией. В этом видео давайте кратко рассмотрим, что такое подсказки, что делают инженеры подсказок, а также различные элементы подсказок, с которыми работает инженер подсказок.
Что такое подсказка?
Подсказка — это просто ввод, который вы предоставляете..
