Статьи по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Оптимизация политики на основе модели

Обзор последних достижений в области обучения с подкреплением на основе моделей. Введение Глубокое обучение с подкреплением приобрело большую известность в последние годы благодаря некоторым поразительным успехам в видеоиграх, таких как Atari, смоделированных средах управления роботами, таких как Mujoco, и в таких играх, как Chess, Go и Poker. Отличительной чертой большинства историй успеха RL является использование смоделированных сред, которые обеспечивают высокоэффективную..

На прошлой неделе в AI

Каждую неделю моя команда в Invector Labs публикует информационный бюллетень, чтобы отслеживать самые последние разработки в области исследований и технологий искусственного интеллекта. Вы можете найти выпуск за эту неделю ниже. Вы можете подписаться на него ниже. Пожалуйста, наши ребята очень много работали над этим: От редактора: совместный и соревновательный ИИ Сотрудничество и конкуренция - это характеристики, которые отличают людей от других видов. Точно так же такие..

Почему работают нейронные сети?

Вот этот фермер. Его коровы перестали давать молоко, поэтому он привлекает на помощь группу ученых из местного университета. Команда прибывает на ферму, и психологи, математики, физики и биологи начинают собирать страницы данных, измерять и наблюдать за каждым движением коровы. Один за другим ученые уходят, говоря фермеру, что им нужно время, чтобы проанализировать свои данные. Наконец-то остался один ученый, физик. Он подходит к фермеру: «У меня есть решение, - говорит он, -..

Руководство по развертыванию моделей машинного / глубокого обучения в производственной среде

Существует множество статей по глубокому обучению (DL) или машинному обучению (ML), которые охватывают такие темы, как сбор данных, изменение данных, выбор сети / алгоритма, обучение, проверка и оценка. Но одна из сложных проблем в современной науке о данных - это развертывание обученной модели в производственной среде для любых ориентированных на потребителя организаций или отдельных лиц, которые хотят, чтобы их решения охватили более широкую аудиторию. Большая часть времени,..

Невероятно быстрая сегментация видеообъектов с помощью Pixel-Wise Metric Learning

В нынешнюю эпоху Интернета записывается и распространяется неизмеримое количество мультимедийных данных. Среди них видео - один из самых распространенных и богатых способов обработки, хотя и один из самых дорогих в обработке. Таким образом, алгоритмы для быстрой и точной обработки видео становятся критически важными для реальных приложений. Сегментация видеообъектов, то есть классификация набора пикселей видеопоследовательности на интересующий объект (ы) и фон, входит в число задач,..

Локально-линейное вложение (LLE) | Сбор данных

Читать без платного доступа Локально-линейное вложение (LLE) - это метод уменьшения нелинейной размерности, предложенный Сэмом Т. Роуисом и Лоуренсом К. Саулом в 2000 году в их статье Уменьшение нелинейной размерности с помощью локально-линейного вложения . Эта статья основана на нескольких источниках, упомянутых в разделе ссылок. Проект Дженнифер Чу помог мне лучше понять LLE. Алгоритмы машинного обучения используют функции, которым они обучены, для прогнозирования..

Обратное распространение шаг за шагом

Прелесть алгоритмов машинного обучения в том, что они могут настраиваться во время обучения в соответствии с заданной стратегией оптимизации. Вообще говоря, стратегии оптимизации направлены на минимизацию ошибки, обусловленной разницей между реальной целью и результатом алгоритма. Для каждой итерации обучения алгоритм будет вычислять эту ошибку и повторно откалибровать свой параметр, чтобы на следующей итерации ошибка была уменьшена. Нейронные сети, типичные алгоритмы, используемые в..