arhrs - современные компьютерные технологии

Публикации по теме 'deep-learning'


Новые идеи с использованием оценки максимального правдоподобия, часть 1 (машинное обучение)
Оценка максимального правдоподобия железистой фракции для маммографии и ее влияние на обнаружение микрокальцификации (arXiv) Автор: Брайс Смит , Джойони Дей , Дэвид Солис . Реферат: Цель: Ткань молочной железы представляет собой смесь жировой и фиброзно-железистой ткани. Риск невыявленного рака молочной железы увеличивается с увеличением количества железистой ткани в груди. Поэтому радиологам необходимо знать количественную железистую фракцию при постановке диагноза пациенту...

Гипотеза вознаграждения
При обучении с подкреплением процесс обучения обычно следует циклу, который генерирует последовательность кортежей состояние-действие-вознаграждение-следующее состояние. Эту последовательность часто называют «воспроизведением опыта» или «траекторией». При обучении с подкреплением конечной целью агента является максимизация совокупного вознаграждения, которое часто называют «ожидаемой отдачей». Ожидаемый доход представляет собой общую сумму вознаграждений, которые агент ожидает..

Серия распознавания речи
В этой серии статей по распознаванию речи мы рассмотрим основы, такие как фонетика, и модели машинного обучения, используемые для распознавания речи. Позже мы применим глубокое обучение к распознаванию речи. В первой статье мы понимаем основные принципы распознавания речи. Распознавание речи - фонетика Для новых изобретений неожиданно сложно найти основной принцип и фокус. В глубоком обучении (DL) многие ранние попытки… medium.com..

Приложения правильной ортогональной декомпозиции, часть 2 (машинное обучение)
Правильное ортогональное разложение с оптимизацией рассеяния (arXiv) Автор: Педер Й. Олесен , Азур Ходжич , Сёрен Й. Андерсен , Нильс Н. Сёренсен , Клара М. Вельте . Аннотация: Мы представляем формализм для оптимизированной диссипации декомпозиции тензора скорости деформации (SRT) данных о турбулентном потоке с использованием правильной ортогональной декомпозиции (POD). Формализм включает в себя новый обратный спектральный оператор СТО, позволяющий отображать результирующие моды..

Работа с оценкой местоположения, часть 1 (ИИ)
Многомерная оценка местоположения с помощью концентрации нормы для субгамма-векторов (arXiv) Автор: Шивам Гупта , Джаспер Ч. Х. Ли , Эрик Прайс . Аннотация: При оценке местоположения нам дается n выборок из известного распределения f, сдвинутого на неизвестный сдвиг λ, и мы хотим оценить λ как можно точнее. Асимптотически оценка максимального правдоподобия достигает границы ошибки Крамера-Рао N (0,1nI), где I - информация Фишера f. Однако n, необходимое для сходимости, зависит от f..

Исследовательские работы по Darkweb, часть 2 (информатика)
Свидетельства о прививках от COVID-19 в даркнете (arXiv) Автор: Димитриос Георгулиас , Йенс Майруп Педерсен , Мортен Фальч , Эммануил Василоманолакис . Резюме: вакцины OVID-19 были внедрены во многих странах, а вместе с ними и ряд сертификатов о прививках. Например, в ЕС используется цифровой сертификат в виде QR-кода с цифровой подписью, который можно легко проверить во всех странах ЕС. В этой статье мы исследуем текущее состояние рынка сертификатов о прививках от COVID-19 в..

Понимание Zero-Shot Learning - сделать ML более человечным
Интуитивно понятный обзор того, как модель может распознать то, чего она не видела. Введение - что такое безупречное обучение? Обучение с нулевым выстрелом позволяет модели распознавать то, чего она не видела раньше . Представьте, что вам нужно разработать новейшую и лучшую модель машинного обучения, которая может классифицировать всех животных. Да, все животные. Используя свои знания в области машинного обучения, вы сразу понимаете, что нам нужен маркированный набор..

Новые материалы

Конфигурация Gulp для WordPress - Часть II
Здесь мы переходим ко второй части руководства по настройке Gulp для оптимальной разработки WordPress. Если вы пропустили первую часть, где мы установили все модули, необходимые для задач,..

LACTF — сеть/метавселенная
В lactf я смог решить задачу веб/метавселенной. Ниже приведен исходный код, предоставленный здесь Из исходного кода видно, что флаг — это отображаемое имя администратора...

GraphQL — Язык запросов — Часть 1
Первое, что нужно знать: GraphQL — это спецификация (как она должна работать и выглядеть), а не реализация. GraphQL не нужно устанавливать, вы реализуете его с помощью серверной библиотеки,..

Будущее машинного обучения в Индии
Будучи связанным с интенсивно развивающимся языком, непрерывные технологические достижения наверняка поразят сектор машинного обучения, который вот-вот сформирует долгосрочную перспективу машинного..

Сравнение Clojure IDE  — Emacs/Cider и IDEA/Cursive
Введение Недавно я редактировал сообщение в блоге, в котором брал интервью у жителей Метосинии относительно их любимых редакторов Clojure . Было довольно интересно увидеть, что используется..

Строки, регулярные выражения и шаблонные литералы — Часть 1 | Понимание ES6
Строки, несомненно, являются одним из самых важных типов данных в любом языке программирования. Строки есть практически в каждом языке программирования, и научиться их эффективному..

7 признаков того, что вы все еще начинающий веб-разработчик
В этой статье я расскажу о 7 признаках того, что вы все еще начинающий веб-разработчик. Это вещи, в которые время от времени могут впадать даже опытные разработчики, поэтому не беспокойтесь,..