Генеративні змагальні мережі (GAN) зробили революцію в ШІ, генеруючи реалістичні зображення і мовні моделі, але їхнє розуміння може бути складним. Ця стаття спрощує GAN, зосереджуючись на генеруванні синтетичних даних математичних функцій, і пояснює різницю між дискримінативними та генеративними моделями, які складають основу GAN.
У цій статті автори обговорюють теорію та архітектуру графових нейронних мереж (ГНМ) і висвітлюють появу графових трансформаторів як тенденцію в графовому МН. Вони досліджують зв'язок між ГНМ і трансформаторами, показуючи, що ГНМ з віртуальним вузлом може імітувати трансформатор, і обговорюють переваги та обмеження цих архітектур з точки зору виразності.
Довірчі інтервали необхідні в статистиці для оцінки діапазону значень для заданої змінної. Вони забезпечують більш точне представлення істинної статистики, навіть при обмеженому обсязі даних. Центральна гранична теорема відіграє ключову роль у побудові довірчих інтервалів.
У статті досліджується значення технології одноклітинного секвенування для розуміння складності геному людини. Вона висвітлює роль методів глибокого навчання у розвитку секвенування одноклітинної ДНК та величезну кількість інструментів, доступних для аналізу даних секвенування одноклітинної РНК.
Розвиток правильних навичок є ключовим для того, щоб стати чудовим аналітиком даних, включаючи вільне володіння мовою SQL, основи статистики та глибокі знання предметної області. Ці навички дозволяють аналітикам знаходити креативні рішення, ефективно виконувати якісну роботу та виявляти цінні інсайти.
Глибинне навчання (ГН) зробило революцію в згорткових нейронних мережах (ЗНМ) і генеративному ШІ, а пакетна нормалізація 2D (BN2D) стала супергеройською технікою, яка покращує збіжність навчання моделей і продуктивність висновків. BN2D нормалізує розмірні дані, запобігаючи внутрішнім коваріаційним зсувам і сприяючи швидшій збіжності, дозволяючи мережі зосередитися на вивченні складних характер...
Підприємства можуть використовувати текстові вставки, створені за допомогою машинного навчання, для аналізу неструктурованих даних і вилучення інсайтів. Багатомовна модель вбудовування Cohere, доступна на Amazon Bedrock, пропонує покращену якість документів, пошук для додатків RAG та економічно ефективне стиснення даних.
Генеративні змагальні мережі (GAN) привернули увагу завдяки своїй здатності генерувати реалістичні синтетичні дані, а також через їх зловживання при створенні глибоких фейків. Унікальна архітектура GAN включає генеративну мережу та мережу суперників, які навчаються досягати протилежних цілей за допомогою дворівневої оптимізації.
Керівники новинної індустрії закликають Конгрес надати правові роз'яснення щодо використання журналістики для навчання асистентів штучного інтелекту, виступаючи проти компаній на кшталт OpenAI, які стверджують, що їхнє використання є добросовісним. Вони пропонують режим ліцензування, щоб забезпечити оплату контенту компаніями великого капіталу, подібно до того, як це роблять центри обміну прав...
PGA TOUR розробляє систему відстеження положення м'яча наступного покоління, яка використовує комп'ютерний зір і методи машинного навчання для визначення місцезнаходження м'ячів для гольфу на паттінг-гріні. Система, розроблена Інноваційним центром Amazon Generative AI, успішно відстежує положення м'яча та прогнозує координати його спокою.
ШІ нового покоління змінить процес розробки додатків, що призведе до появи нових компаній, які розробляють штучний інтелект, і зменшить залежність від програмного забезпечення, написаного людиною. Зростає популярність великих мовних моделей (LLM) з відкритим вихідним кодом, що дозволяє невеликим фірмам і приватним особам створювати спеціалізовані моделі та революціонізувати програмну інженерію.
Відкрийте для себе можливості латентного розподілу Діріхле (LDA) для ефективного моделювання тем у машинному навчанні та науці про дані. Дізнайтеся, як LDA можна застосовувати не лише до текстових даних, наприклад, в інтернет-магазинах та аналізі кліків, і як його можна інтегрувати з іншими імовірнісними моделями для персоналізованих рекомендацій.
У статті обговорюється реалізація обернення матриці за допомогою сингулярного розкладання (SVD) у мові C#. Основні моменти включають рефакторинг функції MatInverseSVD() та різні алгоритми і варіації, що використовуються для обернення матриць.
Впроваджено новаторський фреймворк для покращення продуктивності агентів ШІ в інтерактивних текстових іграх, вирішуючи такі проблеми, як міркування про наукові концепції та навчання на основі зворотного зв'язку з навколишнім середовищем. Робота була визнана найкращою студентською роботою на конференції KCAP 2023, що свідчить про її інноваційні дослідження.
OpenAI запустив GPT Store, що дозволяє користувачам ChatGPT ділитися та відкривати власні ролі чат-ботів, які називаються "GPT". З моменту запуску в листопаді 2023 року користувачі вже створили понад 3 мільйони GPT.