Публикации по теме 'deep-learning'


Может ли А.И. Учиться на его ситуациях и окружающей среде, как люди?
У людей есть необходимая база знаний, помогающая им разбираться в вещах или мыслить нестандартно. Это помогает нам анализировать данные, концепции и множество других сценариев в различных аспектах. Люди учатся методом проб и ошибок. Наблюдение за маленьким ребенком поможет вам лучше понять его. Ребенок учится, адаптируется и справляется с повседневной деятельностью. Эти когнитивные способности дают эволюционное преимущество людям. Человеческий мозг имеет сеть из более чем..
Использование генерации 3D-молекул, часть 1
Адаптированное к симметрии создание наборов трехмерных точек для целенаправленного открытия молекул (arXiv) Автор : Никлас В. А. Гебауэр , Майкл Гастеггер , Кристоф Т. Шютт Аннотация: Доказано, что глубокое обучение позволяет быстро и точно прогнозировать квантово-химические свойства, что ускоряет открытие новых молекул и материалов. Поскольку исчерпывающее исследование обширного химического пространства по-прежнему невозможно, нам нужны порождающие модели, которые направляют наш..
Воскресный брифинг D4S №152
Воскресный брифинг D4S №152 Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. 24 апр. 2022 г. ​Дорогие друзья, ​ Добро пожаловать в воскресный брифинг, посвященный пасхальному воскресенью. На этой неделе мы с гордостью объявляем о последнем посте в серии G4Sci: Перекрытие соседей и веса краев . В подстеке V4Sci последний пост посвящен Климатической спирали НАСА , а в Среднем у нас есть резюме..
Машинное обучение против глубокого обучения: вот что вы должны знать
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — это два термина, которые небрежно упоминаются в повседневных дискуссиях, будь то в компаниях, учреждениях или на технических встречах. Предполагается, что машинное обучение позволит использовать искусственный интеллект в будущем. ИИ теперь определяется как «теория и разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи поддержки и легитимности человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи,..
Понимание моделей регрессии, часть 1 (искусственный интеллект)
Оценка малых площадей с использованием EBLUP в рамках модели регрессии вложенных ошибок (arXiv) Автор: Зиянг Лю , А. Х. Уэлш Аннотация: Оценка характеристик доменов (называемых небольшими территориями) в пределах совокупности на основе выборочных обследований населения является важной проблемой в статистике обследований. В этой статье мы рассматриваем основанную на модели оценку малых площадей в рамках модели регрессии вложенных ошибок. Мы обсуждаем построение..
Алгоритм составления спичек Ola Trip
Алгоритм составления спичек Ola Trip Ola — одно из ведущих онлайн-приложений для бронирования поездок в Индии. Это одно из первых приложений на рынке Индии, которое представило эту концепцию бронирования такси. Ola сократила суету, связанную с заказом такси и согласованием стоимости с водителями, до одного касания, и ваша поездка уже здесь, а оплата зависит от пройденного вами расстояния. Как мы знаем, нам не нужно договариваться об оплате с водителем. Мы просто принимаем цену,..
Более глубокое понимание NNets (Часть 1) - CNN
Вступление Глубокое обучение и искусственный интеллект были модными словами в 2016 году; к концу 2017 года они стали более частыми и запутанными. Итак, давайте попробуем понять все по очереди. Мы рассмотрим суть глубокого обучения, то есть нейронные сети (NNets). Большинство вариантов NNets трудны для понимания, и лежащие в основе архитектурные компоненты делают их все звучными (теоретически) и выглядящими (графически) одинаковыми. Благодаря Fjodor van Veen из Института Азимова у нас..