Публикации по теме 'deep-learning'
Последние исследования реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей, часть 5 (IOT)
Дизайн диаграммы направленности для радаров с реконфигурируемыми интеллектуальными поверхностями (arXiv)
Автор: Эмануэле Гросси , Лука Вентурино .
Аннотация: Мы рассматриваем архитектуру радара, в которой источник света, состоящий из нескольких источников, используется в качестве фидера для (пассивной) реконфигурируемой интеллектуальной поверхности (RIS), чтобы имитировать поведение радара с несколькими входами и несколькими выходами (MIMO), состоящего из из такого количества..
Список популярных алгоритмов машинного обучения
Многие алгоритмы сгруппированы на основе сходства их функций.
Алгоритмы регрессии
Обычная регрессия методом наименьших квадратов (OLSR) Линейная регрессия Логистическая регрессия Пошаговая регрессия Сплайны многомерной адаптивной регрессии (MARS) Локально оцененное сглаживание диаграммы рассеяния (LOESS)
Алгоритмы на основе экземпляров
k-ближайший сосед (kNN) Изучение векторного квантования (LVQ) Самоорганизующаяся карта (SOM) Локально взвешенное обучение (LWL) Методы..
Инвестиции в акции AI: как компании используют искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) использует компьютеры для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта, с помощью машинного обучения и глубокого обучения.
ИИ создается с помощью машинного обучения, которое включает в себя обучение системы с огромными объемами данных. Затем он использует обученную систему, чтобы делать выводы о новых данных, которые он никогда не видел.
Самый простой пример — система, предназначенная для обнаружения объектов на изображениях...
У вас есть ссылка на это первое исследование, посвященное атакам серого ящика?
У вас есть ссылка на это первое исследование, посвященное атакам серого ящика?
Я пытаюсь понять разницу между черным ящиком и серым ящиком.
Большинство определений черного ящика, которые я нашел до сих пор, похоже, на самом деле являются определением серого ящика, которое вы используете в этом сообщении в блоге.
Кроме того, какой справочный документ на картинке № 5? Вы должны включить ссылки или пояснить их, если я их пропустил.
Рентген грудной клетки и пневмония: глубокое обучение с TensorFlow
Устранение дисбаланса классов и эффективное использование предварительно обученной модели
В последние несколько лет мы наблюдаем быстрый рост использования глубокого обучения для медицинской диагностики в различных формах, особенно при анализе медицинских изображений. Здесь мы настроим конвейер для классификации рентгенограмм грудной клетки пациентов с пневмонией и без нее. Полный набор данных доступен в Kaggle по лицензии Creative Commons. Прежде чем мы настроим конвейер, давайте..
Привет, мир глубокого обучения!
«Hello World» глубокого обучения — это простая программа, которая обучает модель классифицировать изображения рукописных цифр (от 0 до 9). Ее называют «Привет, мир» глубокого обучения, потому что это часто первая программа, которую люди пишут, когда узнают о глубоком обучении.
Для написания этой программы мы будем использовать популярную библиотеку глубокого обучения под названием TensorFlow. TensorFlow — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для приложений..
Роль увеличения данных в анализе медицинских изображений
Представьте себе, что вы находитесь на месте радиолога, тщательно просматривающего МРТ-изображения мозга пациента. Вы ищете любые признаки опухоли — задача, требующая предельной точности, поскольку ставки невероятно высоки. Неправильный вызов может привести к неправильному лечению или, что еще хуже, поставить жизнь под угрозу. Теперь рассмотрим сценарий, в котором компьютерная программа может помочь вам, отмечая потенциальные проблемные области при сканировании. Звучит как спасатель, не..
