Публикации по теме 'deep-learning'
Перспективы искусственного интеллекта (ИИ) в образовании
Первоначально опубликовано на LinkedIn 3 ноября 2020 г.
Ландшафт образования переживает серьезную трансформацию, и на него сильно повлияла постоянная оцифровка ресурсов, чему еще больше способствовала пандемия COVID-19. В связи с внезапным закрытием школ, университетов и образовательных центров все обучение было вынуждено перейти на удаленную модель, что по своей сути является новым для большинства учащихся, учителей и родителей.
То, что в некоторых частях мира казалось передышкой..
Состояние ЯЭУ в 2023 г., часть 3 (IOT)
Демистификация исследования пространства карты для NPU (arXiv)
Автор: Шэн-Чун Као , Ангшуман Парашар , По-Ан Цай , Тушар Кришна .
Аннотация: Map Space Exploration — это задача поиска оптимизированных отображений модели Deep Neural Network (DNN) на ускорителе. Известно, что это чрезвычайно затратно в вычислительном отношении, и были проведены активные исследования как эвристики, так и методов, основанных на обучении, чтобы сделать проблему вычислительно решаемой. Однако,..
Что такое токенизация в НЛП
Чтобы наш компьютер понимал любой текст, необходимо разбить его на формы, понятные нашей машине. Обработка естественного языка (NLP) использует для этой цели концепцию токенизации. Токенизация — это основная часть предварительной обработки текста для моделей на основе трансформеров. Токенизаторы переводят текст в данные, которые может обрабатывать модель. Модели могут обрабатывать только числа, поэтому токенизаторы должны преобразовывать наши текстовые входы в числовые данные...
Развитие идей в области квантового машинного обучения, часть 3 (Машинное обучение)
Создание приблизительных основных состояний молекул с помощью квантового машинного обучения (arXiv)
Автор: Джек Серони , Торин Ф. Стетина , Мария Киферова , Карлос Ортис Марреро , Хуан Мигель Аррасола , Натан Вибе
Аннотация: Поверхность потенциальной энергии (ППЭ) молекул по отношению к их ядерным позициям является основным инструментом для понимания химических реакций из первых принципов. Однако получение этой информации осложняется тем фактом, что выборка большого..
Как Dall-E создает искусство с помощью искусственного интеллекта | Новости нейронных сетей
Узлы нейронной сети: декодирование глубокого обучения
Как Dall-E создает искусство с помощью искусственного интеллекта | Новости нейронных сетей
Подвинься, Ван-Гог! Dall-E, алгоритм глубокого обучения, создает произведения искусства с помощью искусственного интеллекта.
Добро пожаловать в раздел Узлы нейронных сетей , где мы рассмотрим глубокое обучение и нейронные сети небольшими частями. Эти узлы связываются друг с другом, образуя …
Параметрические и непараметрические модели: понимание различий и выбор правильного подхода
Введение:
В области машинного обучения и статистического моделирования есть две основные категории моделей: параметрические и непараметрические. Понимание различий между этими двумя типами моделей важно для ученых и исследователей данных, чтобы выбрать правильный подход к своим данным и стоящей перед ними проблеме.
Параметрические модели:
Параметрические модели — это те, которые делают предположения об основном распределении данных. Эти предположения часто касаются..
Предварительная обработка на основе регулярных выражений для языкового моделирования с использованием GPT Neo
Книга проекта Gutenberg предварительно обрабатывается с использованием регулярных выражений, а очищенный текст используется для построения языковой модели gpt-neo.
Введение
Говоря простым языком, языковая модель — это вероятность появления последовательности слов. Используя такую модель, мы можем найти слова с наибольшей вероятностью, которые следуют за заданной последовательностью слов, тем самым прокладывая путь для модели генерации текста. Этот блог предназначен для создания..
Новые материалы
ИИ для общего блага, часть вторая
В нашем последнем блоге мы исследовали возможности ИИ для общего блага, указав на несколько инициатив по поиску действенных решений для продвижения справедливых и беспристрастных систем ИИ. По..
Время расцвета закончилось
Большую часть своей карьеры в индустрии программного обеспечения программисты работали с головой в песок.
Успех в отрасли требует навыков презентации и обучения других.
Ценность улучшенных..
Будущее сельского хозяйства: новый уровень производительности с современными технологиями
По мере роста населения мира растет и спрос на продукты питания. Фермеры сталкиваются с растущим давлением необходимости повышать урожайность и максимизировать производительность, манипулируя..
Состояние совместной фильтрации в 2022 году, часть 1
ResBeMF: Улучшение прогнозируемого охвата совместной фильтрации на основе классификации (arXiv)
Автор: Анхель Гонсалес-Прието , Авраам Гутьеррес , Фернандо Ортега , Рауль Лара-Кабрера..
Зачем изучать PYTHON в 2022 году !
Python — востребованный, доступный язык программирования с активным, постоянно растущим сообществом пользователей. Для тех, кто хочет сменить профессию в мире технологий с помощью..
Решение капч с помощью Puppeteer
Это руководство предназначено для текстовых кодов, а не для reCAPTCHA Google (см. конец этого сообщения).
Требования:
Антикапча или любой другой сервис по разгадыванию капчи. Модуль..
7 встроенных библиотек Python, которые необходимо знать
7 встроенных библиотек Python, которые необходимо знать
Стандартная библиотека Python значительно упрощает жизнь программистов, предоставляя широкий набор функций. Мы выбираем несколько..