Статьи по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Приложения RoBERTa часть 1 (искусственный интеллект)

Тайгете на SemEval-2022. Задача 4: Модели на основе RoBERTa для выявления покровительственного и снисходительного языка (arXiv) Автор: Джаянт Чхиллар Аннотация: в этой работе описывается разработка различных моделей для выявления покровительственной и снисходительной лексики в отрывках новостных статей в рамках конкурса SemEval 2022 (Задание-4). В этой работе исследуются различные модели, основанные на предварительно обученной языковой модели RoBERTa в сочетании со слоями..

Как работают сети автоматов, часть 2 (машинное обучение)

Расширенные сети автоматов (arXiv) Автор: Флориан Бриду , Максимилиан Гадуло , Гийом Тиссье . Аннотация: Сеть автоматов — это карта f:Qn→Qn, где Q — конечный алфавит. Его можно рассматривать как сеть из n объектов, каждый из которых имеет состояние из Q и развивается в соответствии с детерминированным правилом синхронного обновления таким образом, что каждый объект зависит только от своих соседей в графе сети, называемом графом взаимодействия. Основной тенденцией в теории сетей..

Новый видеоурок, показывающий, как выполнять перенос стилей с помощью Google Colab.

Новый видеоурок, показывающий, как выполнять перенос стилей с помощью Google Colab. https://www.youtube.com/watch?v=f1UK8KPt-KU

Ограниченный бесплатный курс по машинному обучению

Теперь присоединяйтесь к более чем 1300+ студентам, которые бесплатно изучили этот ценный курс по машинному обучению, по этой ссылке: https://www.udemy.com/course/complete-machine-learning/?couponCode=E42C8C73912BFF033ECB

Исследовательские работы, основанные на корреляции в нейронных моделях (искусственный интеллект)

Теория авто- и взаимных корреляций входных спайков и их влияние на реакцию спайковых нейронов ( arXiv ) Автор: Рубен Морено-Ботэ , Альфонсо Ренарт , Нестор Парга Аннотация: Спайковые корреляции между нейронами широко распространены в коре головного мозга, но их роль в настоящее время не изучена. Здесь мы описываем реакцию запуска нейрона с дырявой интеграцией и запуском (LIF), когда он получает временно коррелированный вход, генерируемый пресинаптически коррелированными..

Приложения марковских случайных полей часть 3 (машинное обучение)

Вывод смешанных графических моделей для дихотомических фенотипов с использованием марковской случайной модели поля (arXiv) Автор: Jaehyun Park , Sungho Won . Аннотация: В этой статье мы предлагаем новый метод, названный объединенной смешанной графической моделью (FMGM), который может вывести сетевые структуры для дихотомических фенотипов. Мы предположили, что взаимодействие различных омик-маркеров связано со статусом заболевания, и предложили метод, основанный на FMGM, для..

K Бумага в день: № 42

Откровенный плагиат прекрасного объяснения/резюме статей с https://medium.com/@sharaf . Я попытаюсь обобщить статьи, которые я читаю время от времени (k ≥ 0, в день).