Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Работа с многоуровневым ранжированием, часть 1 (машинное обучение)

Об обучаемости многоуровневого ранжирования (arXiv) Автор: Винод Раман , Уник Субеди , Амбудж Тевари . Аннотация: Ранжирование по нескольким меткам является центральной задачей машинного обучения с широко распространенными приложениями для веб-поиска, новостей, рекомендательных систем и т. д. Однако самый фундаментальный вопрос обучаемости в условиях ранжирования с несколькими метками остается без ответа. В этой статье мы характеризуем обучаемость задач ранжирования с..

Работа с линейными бандитами, часть 2 (машинное обучение)

Федеративные линейные контекстные бандиты с дифференциальной конфиденциальностью на уровне пользователя (arXiv) Автор: Жуйцюань Хуан , Хуаньюй Чжан , Лука Мелис , Милан Шэнь , Мейсам Хайзиниа , Цзин Ян . Аннотация: В этой статье рассматриваются федеративные линейные контекстуальные бандиты в рамках понятия дифференциальной конфиденциальности (DP) на уровне пользователя. Сначала мы представляем унифицированную структуру федеративных бандитов, которая может учитывать различные..

Федеративное обучение — идеальное сочетание Интернета вещей и ИИ!

Как-то утром во вторник я искал новые статьи о периферийных сетях Интернета вещей, как и все мы, и наткнулся на новый термин под названием «Федеративное обучение» и сразу же приступил к изучению этой техники. Что такое федеративное обучение? Федеративное обучение (FL) в своей простейшей форме представляет собой союз между живыми мирами машинного обучения и Интернета вещей. Это решение на основе машинного обучения, которое улучшает функциональность пограничных устройств в сетях IoT...

Кодирование RNN в PyTorch

🌟 Весь код доступен на Github: https://github.com/hahahumble/Coding-RNN-PyTorch Рекуррентная нейронная сеть (RNN) – это искусственная нейронная сеть, использующая последовательные данные или данные временных рядов . Рекуррентные нейронные сети дают нейронным сетям память, поэтому они широко используются в машинном переводе, распознавании речи и так далее. В PyTorch RNN строится с использованием класса torch.nn.RNN . Вы можете узнать о его параметрах, входах и выходах здесь:..

Исследование границ клинических данных коротких временных рядов с нерегулярной выборкой (ISSTS): скрытые закономерности…

Для выявления клинически значимых идей требуется другой набор аналитических методов, чем тот, к которому мы привыкли. Как выглядит такой набор инструментов? В предыдущей статье мы определили проблему анализа данных коротких временных рядов с нерегулярной выборкой, или сокращенно ISSTS. VaDER был определен как многообещающий аналитический метод, который одновременно изучает скрытые представления и кластеризует назначения входных выборок. В ходе внедрения VaDER было выявлено несколько..

Основы НЛП для абсолютных новичков

Что такое обработка естественного языка, что такое NLU и NLG? Язык был самым мощным инструментом, который сделал нас, людей, более эффективным и действенным живым существом, когда дело доходит до передачи чего-либо значимого. Именно наша способность воспринимать все внешнее как образы и выражать эти визуальные воспоминания посредством голоса, основанная на понимании языков, которые мы изучаем с давних пор, делает нас особенными и уникальными среди других живых существ на этой..

Глубокое обучение может защитить безопасное расстояние на открытом воздухе во время COVID-19

Мы все переживаем время, о котором даже не мечтали. Те, кто потеряли надежду на человечество, наши фронтовые герои, работающие круглосуточно, доказали свою неправоту. Ученые, один из незамеченных героев, посвятили свою жизнь изобретению вакцин. Это история с точки зрения инженера и его стремления помочь человечеству. Как сказано: «Картинка стоит тысячи слов» - Компьютерное зрение уже много лет решает проблемы медицинской визуализации и диагностики. Компания Huawei создала свою..