Публикации по теме 'deep-learning'
Варианты использования многогранной аппроксимации, часть 1 (машинное обучение)
Оптимальные чувствительные к площади границы для аппроксимации многогранника (arXiv)
Автор: Сунил Арья , Гильерме Д. да Фонсека , Дэвид М. Маунт .
Аннотация: Аппроксимация выпуклых тел является фундаментальным вопросом геометрии и имеет широкий спектр приложений. Для заданного выпуклого тела K диаметра Δ в Rd при фиксированном d цель состоит в том, чтобы минимизировать количество вершин (альтернативно, количество граней) аппроксимирующего многогранника для данной ошибки Хаусдорфа ε...
Использование USE (универсальный кодировщик предложений) для обнаружения фейковых новостей
С момента появления Универсального кодировщика предложений (USE) он стал наиболее загружаемыми предварительно обученными текстовыми модулями в Tensorflow Hub . Семейство универсальных кодировщиков предложений включает:
Универсальный кодировщик предложений Универсальный кодировщик предложений большой Универсальный кодировщик предложений lite Универсальный многоязычный кодировщик предложений Универсальный кодировщик предложений многоязычный большой
Универсальный..
Во сколько обошлось создание самого быстрого суперкомпьютера в мире?
Новый суперкомпьютер из Японии (названный Fugaku ) пару месяцев назад стал самым быстрым суперкомпьютером в мире с производительностью более 1 экзафлопс для вычислений с половинной точностью и более 500 петафлопс для высокопроизводительных вычислений. точность вычислений в соответствии с эталонным тестом Linpack.
С таким уровнем вычислительной мощности это не что иное, как прорыв. Эти суперкомпьютеры способны выполнять более миллиарда вычислений каждую секунду. Это дает ученым и..
Как создать и развернуть приложение машинного обучения в кластере Amazon EKS
В этом учебном пособии вы узнаете, как создать и развернуть приложение машинного обучения в кластере Amazon EKS. Кроме того, вы получите подробные инструкции по полной настройке кластера Amazon EKS.
В этом учебном пособии вы узнаете, как создать и развернуть приложение машинного обучения в кластере Amazon EKS. Кроме того, вы получите подробные инструкции по полной настройке кластера Amazon EKS.
Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) — это платформа для управления контейнерными..
Варианты использования тензорной факторизации, часть 1 (машинное обучение)
Кластеризация с несколькими представлениями с помощью полунеотрицательной тензорной факторизации (arXiv)
Автор: Цзин Ли , Цюаньсюэ Гао , Цяньцянь Ван , Вэй Ся , Синьбо Гао .
Аннотация :: Многоракурсная кластеризация (MVC), основанная на неотрицательной матричной факторизации (NMF) и ее вариантах, привлекла огромное внимание в последние годы из-за их преимуществ в интерпретируемости кластеризации. Однако существующие методы кластеризации с несколькими представлениями на основе NMF..
Статьи для чтения о стохастическом градиентном спуске
Направленное смещение помогает стохастическому градиентному спуску обобщать модели ядерной регрессии (arXiv)
Автор: Илин Луо , Сяомин Хо , Яцзюнь Мэй
Аннотация: мы изучаем алгоритм стохастического градиентного спуска (SGD) в непараметрической статистике: в частности, в ядерной регрессии. Свойство направленного смещения SGD, которое известно в настройках линейной регрессии, обобщается на ядерную регрессию. В частности, мы доказываем, что SGD с умеренным шагом и размером..
Формирование управления ИИ, часть 2 (искусственный интеллект)
Рамки управления и этики ИИ для устойчивого ИИ и устойчивого развития (arXiv)
Автор: Махендра Самаравикрама .
Аннотация: ИИ быстро меняет существующий технологический ландшафт, обеспечивая принятие решений на основе данных и автономное принятие решений. В отличие от любой другой технологии, из-за способности ИИ принимать решения этика и управление стали ключевой проблемой. Существует множество новых рисков ИИ для человечества, таких как автономное оружие, потеря работы из-за..
