Статьи по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

[Обзор статьи] Поиск и редактирование фактических ассоциаций в GP

Резюме статьи/Чтение Введение Причина, по которой люди в основном задаются вопросом, что на самом деле происходит между моделями, исходит из двух сторон спектра. Один исходит из научной/интерпретируемой стороны, которая в основном думает о том, где находятся вещи и какие модели делают для их достижения. На стороне спектра в основном в практическом смысле, так как иногда эти модели путаются, а иногда мы хотим изменить некоторую информацию в середине, поскольку они устарели. Хотя многие..

5 статей об использовании искусственного интеллекта в живописи, которые стоит прочитать

Неконтролируемое рисование и рисование с помощью улучшенной SPIRAL( arXiv ) Автор: Джон Ф. Дж. Меллор , Парк Ынбён , Ярослав Ганин , Игорь Бабушкин , Теджас Кулкарни , Дэн Розенбаум , Энди Баллард , Теофан Вебер , Орел Винялс , С. М. Али Эслами Аннотация: мы исследуем использование агентов обучения с подкреплением в качестве генеративных моделей изображений (расширение arXiv:1804.01118). Генеративный агент управляет смоделированной средой рисования и обучается с..

Последние обновления по генерации графа сцены, часть 10 (машинное обучение)

Беспристрастная генерация графа сцены с использованием подобия предикатов (arXiv) Автор: Мисаки Охаси , Юсуке Мацуи . Аннотация: Графы сцен широко применяются в компьютерном зрении как графическое представление взаимосвязей между объектами, показанными на изображениях. Однако эти приложения еще не достигли практической стадии разработки из-за необъективного обучения, вызванного распределениями предикатов с длинными хвостами. В последние годы этой проблеме посвящено множество..

Готовые к развертыванию модели глубокого обучения с TensorRT

Глубокое обучение имеет широкий спектр приложений, таких как самоуправляемые автомобили, воздушное наблюдение, решения для распознавания лиц в реальном времени, решения для обработки языка в реальном времени и многие другие. Но есть только одно сходство между этими приложениями. РЕАЛЬНОЕ ВРЕМЯ . Учитывая потребность в производительности (пропускной способности) этих моделей в реальном времени, нам необходимо оптимизировать обученную модель, чтобы она была облегченной, но обеспечивала..

Рекуррентные нейронные сети | одноминутное резюме

Это повторяющаяся концепция, и вам следует убедиться, что вы ее понимаете. Хотя рекуррентные нейронные сети (RNN) относительно старые (с 1980-х годов), они все еще являются базовой моделью, лежащей в основе многих приложений для работы с речью, текстом, аудио и финансовыми данными. Эта статья представляет собой введение в основную идею RNN. Почему? Такие данные, как изображения, часто можно просто обрабатывать по одному с помощью сети с прямой связью. Однако иногда данные не..

AI каждые две недели: 10 бит с мая W3 по май W4

15 мая - Fujitsu и Nissha разрабатывают решение AI для книжных магазинов Fujitsu и Japan Publishing Co. (Nissha) вместе представляют SeleBoo, решение AI, использующее информацию о 3,5 миллионах книг и примерно 3000 книжных магазинах по всей стране. для автоматического хранения книг в зависимости от характеристик каждого книжного магазина. Персонал книжного магазина может лучше понимать тенденции покупок клиентов и соответственно обновлять книжные дисплеи. 16 мая - Sony Real..

ИИ в ритейле — с чего начать?!

Важно оставаться впереди отрасли. Хотя омниканальность, электронная коммерция и физическая розничная торговля важны, важно не останавливаться на достигнутом. Вот где отраслевой стандарт — чтобы быть в авангарде розничной торговли, вам нужно делать больше. Франсуа Шоле, авторитетный исследователь в области искусственного интеллекта, считает, что «каждый должен создавать интеллектуальные приложения… которые имеют смысл в данных, сгенерированных пользователями», поскольку эти приложения..