Свързани публикации 'deep-learning'


Може ли A.I. Учете се от неговите ситуации и среда като хората?
Хората имат основна база от знания, която им помага да разберат нещата или да мислят нестандартно. Помага ни да анализираме данни, концепции и множество други сценарии в различни аспекти. Хората се учат чрез процес на опит и грешка. Наблюдаването на малко дете ще ви помогне да го разберете по-добре. Детето се учи, адаптира се и се справя с ежедневните дейности. Тези когнитивни способности дават еволюционно предимство на хората. Човешкият мозък има мрежа от повече от двадесет..
Използване на 3D генериране на молекули част1
Адаптирано към симетрията генериране на 3d набори от точки за целево откриване на молекули (arXiv) Автор: Niklas W. A. ​​Gebauer , Michael Gastegger , Kristof T. Schütt Резюме: Доказано е, че дълбокото обучение дава бързи и точни прогнози на квантово-химичните свойства, за да се ускори откриването на нови молекули и материали. Тъй като изчерпателното изследване на огромното химическо пространство все още е невъзможно, ние се нуждаем от генеративни модели, които насочват нашето..
D4S Неделен брифинг #152
D4S Неделен брифинг #152 Седмичен бюлетин с най-новите разработки в науката за данни и машинното обучение и изкуствения интелект.​​ 24 април 2022 г ​Скъпи приятели, ​ Добре дошли в изданието на неделния брифинг за Великден. Тази седмица сме горди да обявим най-новата публикация от поредицата G4Sci: „Припокриване на съседство и тежести на ръбовете“. В подстега на V4Sci най-новата публикация обхваща „Климатичната спирала на НАСА“, докато в „Среден“ имаме обобщение на „10-те най-добри..
Машинно обучение срещу дълбоко обучение: Ето какво трябва да знаете
Изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML) са два термина, които небрежно се подхвърлят в ежедневните дискусии, независимо дали в компании, институции или технически срещи. Предполага се, че машинното обучение ще позволи използването на изкуствен интелект в бъдеще. AI сега се определя като „теория и развитие на компютърни системи, способни да изпълняват задачи, поддържащи и легитимиращи човешкия интелект, като визуално възприятие, разпознаване на реч, вземане на решения и езиков..
Разбиране на регресионните модели част 1 (Изкуствен интелект)
Оценка на малка площ с помощта на EBLUP под модела на регресия на вложена грешка (arXiv) Автор: Ziyang Lyu , A. Х. Уелски Резюме: Оценяването на характеристиките на домейни (наричани малки области) в рамките на популация от извадкови проучвания на популацията е важен проблем в статистиката на проучванията. В тази статия ние разглеждаме базирана на модел оценка на малка площ под модела на регресия на вложени грешки. Обсъждаме изграждането на оценители на смесен модел..
Алгоритъм за съвпадение на Ola пътуване
Алгоритъм за съвпадение на Ola пътуване Ola е едно от водещите приложения за онлайн резервация на превози в Индия. Това е едно от първите приложения на пазара в Индия, които въведоха тази концепция за резервация на такси. Ola намали бъркотията по резервиране на таксита и договаряне на такси с шофьорите само с едно докосване и вашето пътуване е тук, а таксите зависят от разстоянието, което изминавате. Както знаем, не е нужно да преговаряме за такси с шофьора. Ние просто приемаме..
По-задълбочено разбиране на NNets (част 1) — CNN
Въведение Deep Learning и AI бяха нашумелите думи за 2016 г.; до края на 2017 г. те зачестиха и станаха по-объркващи. Така че нека се опитаме да разберем всичко едно по едно. Ще разгледаме сърцето на Deep Learning, т.е. невронни мрежи (NNets). Повечето варианти на NNets са трудни за разбиране и основните архитектурни компоненти ги карат да звучат (теоретично) и да изглеждат (графично) еднакви. Благодарение на Fjodor van Veen от The Asimov Institute имаме честно представяне на..