Публикации по теме 'deep-learning'
Работа с композитной минимизацией, часть 3 (оптимизация машинного обучения)
Алгоритм стохастического проксимального разделения для композитной минимизации (arXiv)
Автор : Андрей Патраску , Пол Ирофти
Аннотация: Поддержанные недавними вкладами в несколько ветвей, алгоритмы расщепления первого порядка стали центральными для структурированной негладкой оптимизации. В крупномасштабных или зашумленных контекстах, когда доступна только стохастическая информация о гладкой части целевой функции, распространение проксимальных градиентных схем на стохастические..
7 советов по предварительной обработке биосигналов: как повысить надежность вашего глубокого обучения…
Почему так важно бороться с шумами и искажениями
Как правило, любая задача классификации (обнаружение отклонений), связанная с биосигналами, такая как электрокардиография (ЭКГ), электроэнцефалография (ЭЭГ), электромиография (ЭМГ) и т. Д., Может рассматриваться как проблема распознавания временных рядов.
Согласно условиям Каруша – Куна – Таккера, входные сигналы должны соответствовать критерию стационарности. Просто шаблоны входных сигналов должны быть такими же или похожими, как в..
Варианты использования обратной части Мура-Пенроуза 5 (машинное обучение)
О псевдообращении Мура-Пенроуза блочных симметричных матриц и его применении в теории графов (arXiv)
Автор : Сона Павликова , Даниэль Шевчович .
Аннотация: Целью данной статьи является анализ псевдообращения Мура-Пенроуза симметричных вещественных матриц с применением в теории графов. Мы вводим новую концепцию положительно и отрицательно псевдообратных матриц и графов. Мы также даем достаточные условия на элементы блочной симметричной матрицы, дающие явный вид ее псевдообращения..
Использование машинного обучения в области патологии, часть 5
Поведенческий анализ патологических встраиваний динамиков у пациентов во время онкологического лечения рака полости рта (arXiv)
Автор : Женте Тьенпондт , Крис Демюнк
Аннотация: : В этой статье мы анализируем поведение встраивания динамиков у пациентов во время лечения рака полости рта. Во-первых, мы обнаружили, что встраивание динамиков до и после лечения значительно различается, что указывает на существенное изменение характеристик голоса. Однако частичное восстановление..
Логистическая регрессия с нуля
Логистическую регрессию часто упоминают в связи с задачами классификации. Модель проста и является одним из простых способов научиться генерировать вероятности, классифицировать выборки и понимать градиентный спуск. В этом руководстве вы познакомитесь с некоторыми математическими уравнениями и сопоставите их с практическими примерами на Python, чтобы вы могли точно увидеть, как обучить свою собственную модель бинарной логистической регрессии.
Реализация логистической регрессии с нуля на..
COVID-19: детектор маски для лица
В настоящее время пандемия COVID-19 затронула весь мир. Ношение маски для лица поможет предотвратить распространение инфекции и предотвратить заражение человека инфекционными микробами, передающимися по воздуху. Когда кто-то кашляет, говорит, чихает, он может выпустить в воздух микробы, которые могут заразить других людей поблизости. Маски для лица являются частью стратегии инфекционного контроля, направленной на устранение перекрестного заражения.
Эта система обнаружения масок лица,..
Обнаружение автомобиля - это TESLA или НЕ использование глубокого обучения с Fast.AI
Эй, надеюсь, у тебя все хорошо. Итак, недавно я начал проходить курс глубокого обучения Fast.AI, где два блестящих человека - Джереми Ховард и Рэйчел Томас преподают глубокое обучение. Один очень опытный программист, а другой математик, так что может быть лучшая комбинация.
Обучение с Fast.AI
Курс интересен тем, что в нем используется нисходящий подход к обучению, то есть сначала вы кодируете и обучаете модели, а затем вы понимаете математику или лежащие в основе концепции. И, судя..
Новые материалы
12 сайтов с искусственным интеллектом, которые поразят вас
Приготовьтесь поразить воображение
Сегодня существует несколько веб-сайтов, использующих искусственный интеллект (ИИ). От индивидуальных рекомендаций по новостям до более умных поисковых..
Скрытый технический долг в системах машинного обучения [NeurIPS 2015]
Что такое технический долг?
Технический долг — это метафора, введенная Уордом Каннингемом в 1992 году, чтобы объяснить долгосрочные затраты, связанные с быстрым продвижением в разработке..
Алгоритм быстрой сортировки в Python
Всем привет, добро пожаловать на programminginpython.com . Здесь я покажу вам, как реализовать алгоритм быстрой сортировки в Python. В предыдущих статьях я рассмотрел Сортировку вставкой ,..
Как использовать манипулирование объектами в JavaScript
Объекты являются важным строительным блоком JavaScript. Они позволяют группировать свойства и методы вместе.
Объект представляет собой набор свойств. Свойства идентифицируются с..
Разработка игр с помощью Godot Engine: мощный инструмент с открытым исходным кодом
Разработка игр — творческий и сложный процесс, требующий множества навыков и инструментов. Одним из наиболее важных инструментов является игровой движок, который представляет собой программную..
От XML к аннотациям: переход к современной конфигурации Spring
Введение
Фреймворк Spring претерпел значительную эволюцию с момента своего создания. Одним из заметных изменений стал переход от конфигураций на основе XML к конфигурациям, управляемым..
Я люблю Руби!
Я люблю Руби! Мне это нравится по той же причине, по которой мне нравится программировать на Python. Он настолько интуитивно понятен, а встроенные методы упрощают решение проблем. Если вы..