Генеративные адверсарные сети (GAN) произвели революцию в искусственном интеллекте, создавая реалистичные изображения и языковые модели, но их понимание может быть сложным. Эта статья упрощает GAN, фокусируясь на генерации синтетических данных математических функций, и объясняет различие между дискриминантными и генеративными моделями, которые составляют основу GAN.
В этой статье авторы обсуждают теорию и архитектуры графовых нейронных сетей (ГНС) и подчеркивают появление графовых трансформаторов как тенденции в графовом ML. Они исследуют связь между MPNN и трансформерами, показывая, что MPNN с виртуальным узлом может имитировать трансформер, и обсуждают преимущества и ограничения этих архитектур с точки зрения выразительности.
Доверительные интервалы необходимы в статистике для оценки диапазона значений для данной переменной. Они обеспечивают более точное представление истинной статистики даже при ограниченном количестве данных. Центральная предельная теорема играет ключевую роль в построении доверительных интервалов.
В статье рассматривается значение технологии секвенирования одиночных клеток для понимания сложности человеческого генома. В ней подчеркивается роль методов глубокого обучения в развитии секвенирования одноклеточных генов и огромное количество инструментов, доступных для анализа данных секвенирования РНК одноклеточных генов.
Чтобы стать отличным аналитиком данных, необходимо развивать правильные навыки, включая свободное владение SQL, основы статистики и глубокие знания предметной области. Эти навыки позволяют аналитикам находить творческие решения, эффективно выполнять качественную работу и открывать ценные сведения.
Глубокое обучение (Deep Learning, DL) произвело революцию в области конволюционных нейронных сетей (CNN) и генеративного ИИ, а пакетная нормализация 2D (BN2D) стала супергеройской техникой, улучшающей сходимость и производительность обучения модели. BN2D нормализует размерность данных, предотвращая смещение внутренних ковариантов и способствуя ускорению сходимости, что позволяет сети сосредото...
Предприятия могут использовать текстовые вкрапления, созданные с помощью машинного обучения, для анализа неструктурированных данных и извлечения полезных сведений. Многоязычная модель встраивания Cohere, доступная на Amazon Bedrock, обеспечивает улучшенное качество документов, поиск для приложений RAG и экономически эффективное сжатие данных.
Генеративные адверсарные сети (GAN) привлекли к себе внимание благодаря своей способности генерировать реалистичные синтетические данные, а также благодаря их неправомерному использованию для создания глубоких подделок. Уникальная архитектура GAN включает в себя генеративную сеть и сеть противника, которые обучаются для достижения противоположных целей с помощью двухуровневой оптимизации.
Руководители новостной индустрии призывают Конгресс дать юридические разъяснения по поводу использования журналистских материалов для обучения помощников искусственного интеллекта, аргументируя это тем, что такие компании, как OpenAI, утверждают о добросовестном использовании. Они предлагают ввести режим лицензирования, чтобы обеспечить оплату контента большими технологическими компаниями, упо...
PGA TOUR разрабатывает систему отслеживания положения мяча нового поколения, использующую компьютерное зрение и методы машинного обучения для определения местоположения мячей для гольфа на путтинг-грине. Система, разработанная инновационным центром Amazon Generative AI, успешно отслеживает положение мяча и предсказывает его координаты для отдыха.
ИИ поколения Gen AI изменит процесс разработки приложений, что приведет к появлению новых компаний, ориентированных на ИИ, и снижению зависимости от написанного человеком программного обеспечения. Большие языковые модели (LLM) с открытым исходным кодом находятся на подъеме, позволяя небольшим компаниям и частным лицам создавать специализированные модели и революционизировать разработку програм...
Откройте для себя возможности Latent Dirichlet Allocation (LDA) для эффективного моделирования тем в машинном обучении и науке о данных. Узнайте, как LDA может применяться не только в текстовых данных, например, в интернет-магазинах и анализе потоков кликов, и как его можно интегрировать с другими вероятностными моделями для создания персонализированных рекомендаций.
В статье рассматривается реализация инверсии матрицы с помощью разложения по сингулярным значениям (SVD) на C#. Основные моменты включают рефакторинг функции MatInverseSVD() и различные алгоритмы и вариации, используемые для инверсии матрицы.
Представлена новаторская схема для повышения эффективности работы агентов ИИ в интерактивных текстовых играх, решающая такие задачи, как рассуждения о научных концепциях и обучение на основе обратной связи с окружающей средой. Работа была признана лучшей студенческой работой на конференции KCAP 2023 в знак признания ее инновационности.
OpenAI запустила магазин GPT Store, позволяющий пользователям ChatGPT делиться и открывать пользовательские роли чатботов, называемые "GPT". С момента запуска в ноябре 2023 года пользователи уже создали более 3 миллионов GPT.