Свързани публикации 'artificial-intelligence'
Създаване на портрети с Artbreeder
Как машинното обучение и изкуството се сблъскват
Подобно на много хора, които са видели Портрети на римски император на дизайнера Даниел Вошарт, създадени в Artbreeder и Photoshop, бях впечатлен от резултатите. Восхарт нарича портретите „Проект за фотореален римски император“ и описва своя процес на „Средно:“
С помощта на инструмента за невронни мрежи Artbreeder, Photoshop и исторически...
Ускорете обучението си с електронната книга „Пълна уеб разработка за 7 дни“.
Ускорете обучението си с пълната електронна книга за уеб разработка за 7 дни
Интересувате ли се да станете опитен уеб разработчик с пълен пакет само за 7 дни? Може да звучи прекалено хубаво, за да е истина, но електронната книга „Пълна уеб разработка за 7 дни“ е тук, за да ви помогне да постигнете точно това. В тази статия ще разгледаме какво предлага тази електронна книга, как може да ви бъде от полза и защо си струва да я обмислите за всеки, който иска да започне бързо своето..
Работа с проследяване на знания част 5 (Анализ на данни)
Подобряване на интерпретируемостта на дълбоко последователни модели за проследяване на знания с ориентирани към въпроси когнитивни представяния (arXiv)
Автор: Jiahao Chen , Zitao Liu , Shuyan Huang , Qiongqiong Liu , Weiqi Luo
Резюме: Проследяването на знания (КТ) е решаваща техника за прогнозиране на бъдещото представяне на учениците чрез наблюдение на техните исторически процеси на обучение. Благодарение на мощната способност за представяне на дълбоките невронни мрежи, беше..
Напредък в областта на хардуера за квантови изчисления, част 1 (квантови изчисления)
Устойчиво на грешки квантово изчисление със статична линейна оптика (arXiv)
Автор : Илан Цитрин , Такая Мацуура , Рафаел Н. Александър , Гийом Дофине , Дж. Eli Bourassa , Krishna K. Sabapathy , Nicolas C. Menicucci , Ish Dhand
Резюме: Мащабируемостта на фотонни реализации на устойчиви на грешки квантови изчисления, базирани на кубити Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP), е нарушена от изискванията за вградено притискане и реконфигурируемост на линейната оптична мрежа. В..
Ръководство за внедряване на алгоритъм за изкуствени невронни мрежи в машинно обучение: Стъпка по стъпка...
Изкуствените невронни мрежи (ANN) са популярна техника за машинно обучение, използвана за решаване на сложни проблеми в различни области като разпознаване на изображения и реч, обработка на естествен език и прогнозни анализи. В тази статия ще проучим процеса на използване на ANN върху онлайн набор от данни, стъпка по стъпка, включително подробни примери за код, оценка на модела и визуализация.
Стъпка 1: Импортиране на библиотеките
Първата стъпка е да импортираме необходимите..
Напредък в областта на дестилацията на знания, част 2 (изкуствен интелект)
Постепенно обучение за поле на невронно излъчване с филтрирана по несигурност дестилация на знания (arXiv)
Автор: Mengqi Guo , Chen Li , Gim Hee Lee
Резюме: Съвременното представяне на полето на неврално излъчване (NeRF) постигна голям успех в задачите за синтез на нов изглед и 3D реконструкция. Те обаче страдат от катастрофалния проблем със забравянето, когато непрекъснато се учат от поточни данни, без да преразглеждат предишните данни за обучение. Това ограничение..
Приложения на трансферно обучение част 4 (машинно обучение)
Неконтролирано многозадачно и трансферно обучение върху смесени модели на Гаус (arXiv)
Автор: Ye Tian , Haolei Weng , Yang Feng
Резюме: Неконтролираното обучение се използва широко в много приложения от реалния свят. Един от най-простите и най-важни модели на обучение без надзор е моделът на сместа на Гаус (GMM). В тази работа ние изучаваме проблема с многозадачното обучение на GMM, който има за цел да използва потенциално подобни GMM параметрични структури сред задачите,..
Нови материали
Локално разсъждение в Swift
Локално разсъждение в Swift
Swift е невероятно изразителен и мощен език за програмиране. Ще проучим някои от езиковите функции на Swift, които могат да направят вашия код по-лесен за четене...
10 умопомрачителни C# хакове
Здравейте! Като страстен разработчик на C#, аз винаги съм търсил начини да подобря уменията си за кодиране. Вълнувам се да споделя с вас някои умопомрачителни хакове и прозрения, които ми..
Electron с база данни Sqlite3
Electron е рамка за изграждане на междуплатформени настолни приложения с HTML, CSS JavaScript. Electron е написан на C++, Javascript, Objective C, Python и т.н. Днес Electron е супер готин и..
Системи за препоръчване в машинното обучение
Какво представляват двигателите за препоръки?
Това е най-мощното и полезно приложение на технологията за машинно обучение в бизнеса. Тези дни. Днес всеки голям гигант като Google, Amazon,..
Топ 5 Python IDE / текстови редактори
Какви IDE на Python трябва да гледам?
1. Pycharm
Традиционният пълноценен редактор за Python от JetBrains.
PyCharm предоставя широк набор от основни инструменти, тясно интегрирани за..
Извличане на данни от API — част 2
Научете как можете да филтрирате филми въз основа на различни категории.
Моля, вижте предишния урок (Част 1) : Как да извличам данни от истински API — React / JS..
Как да предотвратите влизането на някой от вашата кодова база
// TLDR
TypeScript добавя статично въвеждане към JavaScript, улавяйки грешки като препращане към променливи извън обхвата или извикване на функции с грешни аргументи. Той е несъвършен и има..