Статьи по теме artificial-intelligence

Публикации по теме 'artificial-intelligence'

Комплексное руководство по пониманию машинного обучения

Введение Машинное обучение, разновидность искусственного интеллекта (ИИ), покорило мир технологий, произведя революцию в различных отраслях: от здравоохранения и финансов до автономных транспортных средств и кибербезопасности. Независимо от того, являетесь ли вы студентом, профессионалом или энтузиастом в этой области, понимание тонкостей машинного обучения может оказаться полезным. Целью этой статьи является предоставление подробного обзора, включающего академические учебники,..

Как работает регрессия гребня, часть 3 (машинное обучение)

Регрессия хребта максимального правдоподобия (arXiv) Автор : Роберт Л. Обенчейн Аннотация: Моя первая статья исключительно о гребневой регрессии была опубликована в Technometrics и выбрана для приглашенной презентации на Объединенном статистическом собрании 1975 года в Атланте. К сожалению, эта статья содержала множество разнообразных деталей и результатов. К счастью, обсуждение этой статьи, опубликованное Гэри Макдональдом, было сосредоточено главным образом на моем использовании..

Работа с астрономическими временными рядами, часть 3 (ИИ + астрономия)

О нейронных архитектурах для классификации астрономических временных рядов с применением к переменным звездам (arXiv) Автор: Сара Джамал , Джошуа С. Блум . Аннотация: Несмотря на полезность нейронных сетей (NN) для классификации астрономических временных рядов, распространение обучающих архитектур, применяемых к различным наборам данных, до сих пор препятствовало прямому взаимному сравнению различных подходов. Здесь мы проводим первое всестороннее исследование вариантов обучения и..

MAKE-A-VIDEO: ГЕНЕРАЦИЯ ТЕКСТА В ВИДЕО БЕЗ ДАННЫХ TEXT-VIDEO - Резюме

См.: https://arxiv.org/pdf/2209.14792.pdf Make-A-Video — это модель, которая пытается извлечь выгоду из модели преобразования текста в изображение для создания видео. Эта модель использует большое количество данных изображений в сочетании с текстом, доступным в Интернете для обучения. Затем модель использует неконтролируемую модель видеоданных для создания движения. МОДЕЛЬ: Make-A-Video состоит из трех частей: Модель T2I, обученная на парах текст-изображение Слои..

Последние исследования фильтров Калмана, часть 11

Нелинейная фильтрация Калмана с градиентами репараметризации (arXiv) Автор: Сан Гюльтекин , Брендан Киттс , Аарон Флорес , Джон Пейсли . Аннотация: Мы представляем новый нелинейный фильтр Калмана, который использует градиенты репараметризации. Широко используемая параметрическая аппроксимация основана на совместном гауссовском предположении модели пространства состояний, что, в свою очередь, эквивалентно минимизации аппроксимации дивергенции Кульбака-Лейблера. Можно получить..

Потоки в Python и глобальная блокировка интерпретатора (GIL)

Быстрая статья, объясняющая GIL Как поток взаимодействует с процессором? Учтите, что у меня есть очередь с 4 потоками и 4 процессорами. Тип планировщика, который вы используете, определяет, как организованы потоки. Первый поток уходит в начале и выделяется процессору; остальные три потока теперь активны. Остальные потоки также выделяются одному или нескольким из оставшихся 3 процессоров, поскольку они свободны. (Это часто встречается в C++, Java, GO и т. д.) Python..

Новые разработки в области машинного обучения, часть 7 (выпуск за ноябрь 2022 г.)

На пути к эффективному и универсальному обнаружению запутанности с помощью машинного обучения (arXiv) Автор: Цзюэ Сюй , Ци Чжао Аннотация: Обнаружение запутанности — необходимый шаг к практическим квантовым вычислениям и коммуникации. По сравнению с обычным методом свидетелей запутанности, основанным на точности, мы предлагаем гибкий протокол обнаружения запутывания с машинным обучением с помощью машинного обучения , который устойчив к различным типам шумов и эффективно..