Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Пионеры машинного обучения: формирование прогнозных горизонтов
В постоянно развивающемся мире технологий существует группа провидцев и новаторов, которые находятся в авангарде формирования будущего. Вооруженные данными, алгоритмами и ненасытным любопытством, эти люди являются пионерами машинного обучения, которые переопределяют границы возможного. В этой статье мы отправляемся в путешествие, чтобы встретиться с этими пионерами машинного обучения и изучить, как они формируют горизонты прогнозных технологий, расширяя границы того, чего можно достичь с..
Понимание TF-IDF: традиционный подход к извлечению признаков в НЛП
Изучите основы TF-IDF и как реализовать его с нуля на Python.
Введение
Извлечение признаков — важный начальный шаг в НЛП , который включает преобразование текстовых данных в математическое представление, часто в виде векторов, известных как встраивания слов . Существуют различные подходы к встраиванию слов, начиная от классических подходов, таких как word2vec и GloVe , до более современных, таких как встраивания BERT . Хотя сегодня в области НЛП преобладают встраивания на..
Начало работы с обучением с подкреплением - крестики-нолики
Реализация простой модели обучения с подкреплением с двумя агентами
Представьте, что вы пытаетесь максимизировать свою повседневную продуктивность, выбирая набор занятий (учеба, переедание, мечтания). Здесь вы - агент , пытающийся максимизировать вознаграждение (т. Е. Продуктивность), выбирая подмножество вероятных действий. Каждое действие, которое вы выберете, приведет вас в новое состояние (например, если вы выберете разгул, а не тренировку своей модели RL, это повлияет на ваше..
Конец рабочих мест
В то время как базовый доход начинает становиться важной частью общественных дебатов во Франции, благодаря Бенуа Амону (кандидату в президенты от социалистической партии), многие все еще в значительной степени считают его прославлением лени и праздности.
Попробуем разобраться в причинах такой плохой репутации. Первым очевидным является чувство несправедливости. Почему мне должно быть тяжело работать, когда другие просто сидят и зарабатывают деньги? Во-вторых, потому что работа почти..
Как далеко мы продвинулись с нейроморфными вычислениями в 2023 году, часть 7
Фотонные нейронные сети с высокоэффективными протоколами обучения для сверхбыстрых нейроморфных вычислительных систем (arXiv)
Автор: Дафидд Оуэн-Ньюнс , Джошуа Робертсон , Матей Хейда , Антонио Уртадо .
Аннотация: Фотонные технологии открывают большие перспективы для новых сверхбыстрых, энергоэффективных и дружественных к оборудованию нейроморфных (подобных мозгу) вычислительных платформ. Кроме того, особый интерес представляют нейроморфные фотонные подходы, основанные на..
Тонкая настройка модели для разговора на английском и китайском языках
В Preemo мы создали модель, которая понимает и воспроизводит как английский, так и китайский языки, используя эффективную и быструю форму тонкой настройки для улучшения моделей и данных с открытым исходным кодом.
Новая модель, которую мы называем Alpaca LoRA 30B, может быть проинструктирована на английском и китайском языках и хорошо работает на обоих языках в задачах генерации кода и творческого письма.
Чтобы создать эту новую модель, мы доработали модель LLaMA с параметрами 30B от Meta,..
Случаи использования границ ошибок обобщения в машинном обучении, часть 7.
Границы ошибки обобщения для алгоритмов итеративного восстановления, развернутых как нейронные сети (arXiv)
Автор: Эккехард Шнор , Араш Бехбуди , Хольгер Раухут .
Аннотация: Руководствуясь изученным итеративным алгоритмом мягкой пороговой обработки (LISTA), мы представляем общий класс нейронных сетей, подходящих для разреженной реконструкции на основе нескольких линейных измерений. Предоставляя широкий диапазон степеней распределения веса между слоями, мы обеспечиваем..
