Публикации по теме 'deep-learning'
Приложения 2D-диффузии в реальных сценариях, часть 2 (машинное обучение)
Генерация 3D-изображений с использованием 2D-диффузионных моделей (arXiv)
Автор: Цзяньфэн Сян , Цзяолун Ян , Бинбинь Хуан , Синь Тонг .
Аннотация: В этой статье мы представляем новый метод генерации 3D-изображений, который использует 2D-модели диффузии. Мы формулируем задачу генерации 3D-изображения как генерацию набора многоракурсных 2D-изображений, а далее — последовательный безусловно-условный процесс генерации многоракурсного изображения. Это позволяет нам использовать..
Введение в машинное обучение | День (1/45) | A2Z мл | Мохд Сакиб
Однажды любопытный студент-информатик наткнулся на тему машинного обучения. Увлекшись идеей заставить компьютер «обучаться» самостоятельно, он решил попробовать это сам и взял книгу на эту тему. Читая главы, он не мог не рассмеяться над глупыми примерами, используемыми для иллюстрации концепций, такими как обучение компьютера распознавать изображения кошек и собак. — Что хорошего это даст? — подумал он про себя. Но по мере того, как он углублялся в тему, он начал понимать…
Всплеск данных, современные алгоритмы и вычислительная мощность — объяснимая визуализация ИИ (часть 4)
Эта статья продолжает общий обзор исследования «Объяснимое глубокое обучение и визуальная интерпретируемость».
Машинное обучение теперь влияет на многие аспекты нашей жизни, от поиска в Интернете, потоковых сервисов, рекомендаций на веб-сайтах электронной коммерции, интеллектуальных динамиков и прогнозов акций до систем уголовного правосудия и здравоохранения. Он всемогущ в потребительских товарах, таких как камеры, смартфоны и персональные помощники.
Предприятия заинтересованы в..
Как вектор Фидлера используется в машинном обучении, часть 1
Векторы Фидлера с несбалансированными шаблонами знаков (arXiv)
Автор: Суён Ким , Стив Киркланд
Аннотация: При спектральном делении пополам вектор Филдера используется для разделения графа на два связных подграфа в соответствии с его шаблоном знаков. В этой статье мы исследуем графы, имеющие векторы Фидлера с несбалансированными шаблонами знаков, так что в результате разделения могут образоваться два связанных подграфа, заметно отличающихся по размеру. Мы даем характеристику графов,..
Классификация изображений в реальном времени с использованием Tensorflow Lite и Flutter
Периферийные устройства, такие как смартфоны, со временем стали более мощными и позволили все чаще использовать машинное обучение на устройствах.
Что такое Tensorflow?
TensorFlow - это платформа для построения и обучения нейронных сетей , которая позволяет обнаруживать и расшифровывать закономерности и корреляции, аналогичные обучению и рассуждениям, используемым людьми. Гибкая архитектура TensorFlow позволяет разработчикам развертывать вычисления в один или несколько..
События, связанные с дистилляцией знаний, часть 1
Преобразование знаний от нескольких к одному для семантической сегментации облака точек (arXiv)
Автор: Шоумэн Цю , Фэн Цзян , Хайцян Чжан , Сянъян Сюэ , Цзянь Пу .
Аннотация: Семантическая сегментация трехмерного облака точек является одной из фундаментальных задач для понимания окружающей среды. Хотя за последние годы был достигнут значительный прогресс, эффективность классов с небольшим количеством примеров или баллов по-прежнему далека от удовлетворительной. В этой статье..
Использование моделирования глубокого обучения для прогнозирования потребления электроэнергии с помощью внешней переменной — Часть 2
Демонстрация возможностей моделей глубокого обучения, используемых во временных рядах, по сравнению с предыдущими моделями машинного обучения.
Во второй части мы анализируем и используем температуру наружного воздуха в качестве дополнительной переменной для прогнозирования потребления электроэнергии. Наружная температура является интересной переменной, потому что мы часто используем ее в качестве визуального индикатора, чтобы использовать кондиционер для охлаждения или нагревательные..
