Регресія K-найближчих сусідів прогнозує значення, знаходячи найближчих сусідів у навчальних даних, досягаючи точності 79,50% у демо-версії. На відміну від інших методів, k-NN регресія не створює математичну модель, використовуючи навчальні дані як саму модель.
Стаття пояснює внутрішню роботу великих мовних моделей (ВММ) від базової математики до просунутих моделей штучного інтелекту, таких як GPT та трансформаторна архітектура. Детальний розбір охоплює вбудовування, увагу, softmax та багато іншого, що дозволяє відтворювати сучасні LLM з нуля.
Метаморфози ML, процес, що об'єднує різні моделі разом, може значно покращити якість моделей, виходячи за рамки традиційних методів навчання. Дистиляція знань переносить знання з великої моделі в меншу, більш ефективну, що призводить до швидших і легших моделей з покращеною продуктивністю.
Беріть участь у реляційному глибокому навчанні (RDL), безпосередньо навчаючись на реляційній базі даних, перетворюючи таблиці на графік для ефективного виконання завдань ML. RDL усуває етапи функціональної інженерії, навчаючись на необроблених реляційних даних, підвищуючи продуктивність і деталізацію моделі.
Бібліотека GraphMuse Python використовує графові нейронні мережі для аналізу музики, з'єднуючи ноти в партитурі для створення безперервного графіка. Побудована на PyTorch та PyTorch Geometric, GraphMuse перетворює музичні партитури на графіки до x300 швидше, ніж попередні методи, революціонізуючи музичний аналіз.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту пропонують Diffusion Forcing - нову методику навчання, яка поєднує моделі дифузії наступного елемента та повної послідовності для гнучкої та надійної генерації послідовностей. Цей метод покращує прийняття рішень штучним інтелектом, підвищує якість відео та допомагає роботам у виконанні завдань, передбачаючи майбутні кроки з різним рівнем ш...
Джеффрі Хінтон і Джон Хопфілд отримали Нобелівську премію 2024 року за створення штучних нейронних мереж, натхненних роботою мозку. Їхня робота революціонізувала можливості штучного інтелекту завдяки функціям зберігання пам'яті та навчання, що імітують людське пізнання.
Навчання AdaBoost є детермінованим, на нього не впливає порядок даних. Результати залишаються ідентичними, що є рідкістю для алгоритмів ML.
Дослідники MIT CSAIL розробили підхід на основі штучного інтелекту з використанням графових нейронних мереж для підвищення точності моделювання за рахунок більш рівномірного розподілу точок даних у просторі. Їхній метод, Монте-Карло з передачею повідомлень, покращує моделювання в таких галузях, як робототехніка та фінанси, що має вирішальне значення для точних обчислень.
Навчати моделі комп'ютерного зору за допомогою YOLOv8 від Ultralytics тепер простіше за допомогою Python, CLI або Google Colab. YOLOv8 відомий своєю точністю, швидкістю та гнучкістю, пропонуючи локальні або хмарні варіанти навчання, такі як Google Colab для підвищення обчислювальної потужності.
Дослідження нейронних мереж у гідрометеорології: Унікальний підхід до оптимізації поверхонь помилок у 3D за допомогою PyTorch. Дізнайтеся, як візуалізувати та інтерактивно проілюструвати кроки стохастичного градієнтного спуску за допомогою графічної бібліотеки Python.
Платформа хостингу штучного інтелекту Hugging Face налічує 1 мільйон списків моделей штучного інтелекту, пропонуючи кастомізацію для спеціалізованих завдань. Генеральний директор Delangue підкреслює важливість адаптованих моделей для окремих випадків використання, підкреслюючи універсальність платформи.
AdaBoost - це потужний метод бінарної класифікації, продемонстрований у демо-версії для виявлення спаму в електронній пошті. Хоча AdaBoost не вимагає нормалізації даних, він може бути схильний до перенастроювання моделі порівняно з новими алгоритмами, такими як XGBoost та LightGBM.
ШІ-генератор зображень Flux відтворює почерк, викликаючи етичні питання та емоційні зв'язки. Унікальний спосіб зберегти особисті спогади та вшанувати близьких.
Реалізація багатокласової класифікації k-найближчих сусідів з нуля на синтетичному наборі даних. Кодування та нормалізація вихідних даних для отримання точних прогнозів, причому k=5 дає найкращі результати.
Порівняння kNN, LR, NN та AB для бінарної класифікації дало змогу отримати уявлення про прогностичну силу, легкість навчання та інтерпретованість. Експерименти з набором даних електронного спаму UCI показали, що LR та NN перевершують kNN та AB за точністю.
Стискаємо LLM в 10 разів без втрати продуктивності. Такі методи, як квантування, обрізання та дистиляція знань, роблять потужні моделі ML більш доступними.
Google і Тель-Авівський університет представляють GameNGen - модель штучного інтелекту, що імітує гру Doom, використовуючи техніку стабільної дифузії. Нейромережева система може революціонізувати синтез відеоігор у реальному часі, прогнозуючи та генеруючи графіку «на льоту».
Захоплююче резюме: Класична демонстрація Perceptron з використанням набору даних для автентифікації банкнот демонструє просту бінарну класифікацію. Навчальні та тестові дані дають високу точність у прогнозуванні автентичності, підкреслюючи фундаментальну роль персептронів у нейронних мережах.
Інтеграція пакетної нормалізації в архітектуру ViT скорочує час навчання та виведення більш ніж на 60%, зберігаючи або покращуючи точність. Модифікація передбачає заміну нормалізації шарів на пакетну нормалізацію в архітектурі трансформатора, що використовує лише кодер.
Розшифровка посадових ролей у сфері ВК є ключем до успіху співбесіди. Розуміння спектру ролей може вдосконалити стратегію та підвищити впевненість у собі.
ШІ може створювати зображення і звуки одночасно, наприклад, гавкіт коргі. Дослідники з Мічиганського університету вивчають цю революційну концепцію.
Короткий зміст: Дізнайтеся, як побудувати 124M GPT2 модель за допомогою Jax для ефективного навчання, порівняти її з Pytorch та дослідити ключові можливості Jax, такі як JIT-компіляція та Autograd. Відтворіть NanoGPT за допомогою Jax та порівняйте кількість токенів/сек навчання на декількох графічних процесорах між Pytorch та Jax.
GraphStorm - це низькокодовий GML фреймворк для побудови ML-рішень на графах масштабу підприємства за лічені дні. У версії 0.3 додано підтримку багатозадачного навчання для задач класифікації вузлів та прогнозування зв'язків.
Впровадження нейромережевого автокодера для виявлення аномалій передбачає нормалізацію та кодування даних для точного прогнозування вхідних даних. Процес включає створення мережі з певними входами, виходами та прихованими вузлами, необхідними для уникнення надмірного або недостатнього пристосування.
Amazon Forecast, запущений у 2019 році, тепер переводить користувачів на Amazon SageMaker Canvas для швидшого та економічно ефективнішого прогнозування часових рядів з підвищеною прозорістю та можливостями побудови моделей. SageMaker Canvas дозволяє на 50% швидше будувати моделі та на 45% швидше робити прогнози, а також забезпечує чудову прозорість моделей і можливість навчати ансамбль моделей...
Короткий зміст: Дізнайтеся про зменшення розмірності за допомогою нейронного автокодера в C# з журналу Microsoft Visual Studio Magazine. Зменшені дані можна використовувати для візуалізації, машинного навчання та очищення даних, порівнюючи їх з естетикою побудови масштабних моделей літаків.
Дослідники MIT CSAIL розробили MAIA - автоматизованого агента, який інтерпретує моделі штучного зору, маркує компоненти, очищає класифікатори та виявляє упередження. Гнучкість MAIA дозволяє йому відповідати на різні запити щодо інтерпретації та проводити експерименти «на льоту».
Реалізація нейронної мережі для прогнозування доходів на основі демографічних даних є складною, але корисною справою. Кодування даних, процес навчання та створення мережі є важливими етапами у досягненні точних прогнозів.
Нещодавні роботи досліджують узагальнення поза розподілом на графічних даних, вирішуючи проблему за допомогою інваріантності та причинно-наслідкового втручання. Важливість машинного навчання на основі графів полягає в його різноманітному застосуванні та представленні складних систем.
Дізнайтеся про інженерію ознак та побудову MLP-моделі для прогнозування часових рядів. Дізнайтеся, як ефективно проектувати ознаки та використовувати багатошарову персептронну модель для точного прогнозування.
Нейронні мережі покращують дизайн роботів, але створюють проблеми з безпекою. Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробляють нові методи забезпечення стабільності, що уможливлює безпечніше розгортання роботів і транспортних засобів, керованих штучним інтелектом.
Алгоритми машинного навчання допомагають виявляти шахрайство в режимі реального часу в онлайн-транзакціях, знижуючи фінансові ризики. Deloitte демонструє потенціал квантових обчислень для покращення виявлення шахрайства на цифрових платіжних платформах за допомогою гібридного рішення на основі квантових нейронних мереж, створеного за допомогою Amazon Bracket. Квантові обчислення обіцяють швидш...
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили нову систему машинного навчання, яка дозволяє прогнозувати співвідношення фононної дисперсії в 1000 разів швидше, ніж інші методи на основі штучного інтелекту, що допомагає розробляти більш ефективні системи генерації електроенергії та мікроелектроніки. Цей прорив потенційно може бути в 1 мільйон разів швидшим, ніж традиційні під...
Системи рекомендацій зі штучним інтелектом чудово пропонують схожі продукти, але мають проблеми з взаємодоповнюючими. Фреймворк zeroCPR пропонує доступне рішення для виявлення взаємодоповнюючих продуктів за допомогою технології LLM.
Проривний DQN Мегаакорд "Веселка" поєднує в собі 6 потужних варіантів DQN для оптимальної продуктивності в глибокому навчанні з підкріпленням. Бібліотека Stoix розбиває компоненти Rainbow, включаючи алгоритм DQN та реалізацію нейронної мережі.
Нейромережеві регресійні моделі: Використовуйте logistic-sigmoid() для обмеженого виходу, identity() для необмеженого виходу. Ключ: член y' (1-y') у градієнті виходу.
TDS святкує цю подію цікавими статтями про передові технології комп'ютерного зору та розпізнавання об'єктів. Серед основних моментів - підрахунок об'єктів на відео, відстеження гравців зі штучним інтелектом у хокеї та експрес-курс з планування автономного водіння.
Стаття "MEDUSA: Простий фреймворк для прискорення виведення LLM з декількома декодуючими головками" представляє спекулятивне декодування для прискорення великих мовних моделей, досягаючи 2-3-кратного прискорення на існуючому обладнанні. Додаючи до моделі кілька декодуючих головок, Medusa може передбачати кілька токенів за один прямий прохід, підвищуючи ефективність і якість обслуговування кліє...
LSTM, представлені в 1997 році, повертаються разом з xLSTM як потенційні конкуренти LLM у глибокому навчанні. Здатність запам'ятовувати і забувати інформацію через певні проміжки часу відрізняє LSTM від RNN, роблячи їх цінним інструментом у моделюванні мови.
MusGConv представляє блок згортки графів, натхненний сприйняттям, для обробки даних нотної партитури, підвищуючи ефективність і продуктивність в задачах розуміння музики. Традиційні підходи MIR розширюються за допомогою MusGConv, який моделює музичні партитури у вигляді графів для відображення складних, багатовимірних музичних взаємозв'язків.
Реалізація нейронних мереж з нуля для прогнозування політичних симпатій з використанням нормалізованих даних та однократного кодування. Складність нейронних мереж досліджено за допомогою вихідного коду Python та NumPy, створення класифікатора із заданими вхідними, прихованими та вихідними вузлами.
Генеративні моделі, такі як GauGAN від NVIDIA, трансформують штучний інтелект у таких додатках, як ChatGPT. GAN використовують нейронні мережі для створення реалістичних зображень, надихаючи на творчість і продуктивність.
Прорив Яна Лекуна 1989 року з використанням згорткових нейронних мереж зберіг дані просторових зображень, зробивши революцію в дослідженнях комп'ютерного зору. CNN використовують фільтри для вилучення карт об'єктів, накладання шарів для створення потужних класифікаторів зображень.
У статті представлено класифікацію найближчих центроїдів для числових даних у журналі Microsoft Visual Studio Magazine. Класифікація найближчих центроїдів проста, інтерпретована, але менш потужна, ніж інші методи, що дозволяє досягти високої точності у прогнозуванні видів пінгвінів.
Зменшення розмірності за допомогою PCA та нейронного автокодера в C#. Автокодер зменшує розмірність змішаних даних, PCA - лише числових. Автокодер корисний для візуалізації даних, ML, очищення даних, виявлення аномалій.
ChatGPT забезпечує дослідження автономного водіння у Wayve, використовуючи фреймворк LangProp для оптимізації коду без тонкого налаштування нейронних мереж. LangProp, представлений на семінарі ICLR, демонструє потенціал LLM для покращення водіння за допомогою генерації та вдосконалення коду.
Дослідники з Каліфорнійського університету в Санта-Крузі, Каліфорнійського університету в Девісі, LuxiTech та Університету Сучжоу розробили мовну модель ШІ без матричного множення, що потенційно зменшує вплив на навколишнє середовище та операційні витрати на системи ШІ. Домінування Nvidia на ринку графічних процесорів для центрів обробки даних, які використовуються в таких системах штучного ін...
Класифікація найближчого центроїда виявилася неефективною для складних прогнозів, показавши лише 55% точності на тестових даних. Він найкраще підходить для порівняння з більш потужними методами класифікації, такими як нейронні мережі.
AI Agent Capabilities Engineering Framework представляє ментальну модель для проектування агентів штучного інтелекту на основі когнітивних та поведінкових наук. Фреймворк класифікує здібності на Сприйняття, Мислення, Дії та Адаптацію, щоб забезпечити ШІ-агентів для виконання складних завдань з людським рівнем майстерності.
Розпізнавання іменних об'єктів (NER) витягує об'єкти з тексту, традиційно вимагаючи точного налаштування. Нові великі мовні моделі уможливлюють NER з нуля, як-от Amazon Bedrock's LLMs, революціонізуючи виокремлення сутностей.
Code Llama 70B та Mixtral 8x7B - це передові моделі великих мов для генерації та розуміння коду, що мають мільярди параметрів. Розроблені компаніями Meta та Mistral AI, ці моделі пропонують неперевершену продуктивність, взаємодію з природною мовою та підтримку довготривалого контексту, революціонізуючи кодування з допомогою ШІ.
Короткий зміст: У цій серії блогів ви дізнаєтеся про адаптацію доменів для LLM. Дізнайтеся про тонке налаштування для розширення можливостей моделей і підвищення продуктивності.
Антропний ШІ досліджує вилучення інтерпретованих ознак за допомогою розріджених автокодерів, прагнучи подолати «полісемантичність» нейронних мереж. Роботи професора Тома Йе чудово пояснюють роботу цих механізмів.
Еволюційні алгоритми (ЕА) мають обмежену математичну базу, що призводить до нижчого престижу та обмеженої тематики досліджень у порівнянні з класичними алгоритмами. ЕА стикаються з бар'єрами через свою простоту, що призводить до меншої кількості ретельних досліджень і меншого дослідницького потенціалу.
Нещодавня стаття Anthropic заглиблюється в механічну інтерпретованість великих мовних моделей, показуючи, як нейронні мережі представляють значущі концепції за допомогою напрямків у просторі активації. Дослідження надає докази того, що ознаки, які можна інтерпретувати, корелюють з конкретними напрямками, впливаючи на результат роботи моделі.
Найбільші технологічні компанії, такі як Google, Microsoft і Meta, об'єдналися в групу UALink, щоб розробити новий стандарт з'єднання чіпів для прискорювачів ШІ, кинувши виклик домінуванню NVLink від Nvidia. UALink має на меті створити відкритий стандарт для вдосконалення апаратного забезпечення ШІ, уможливити співпрацю та звільнитися від пропрієтарних екосистем, подібних до екосистеми Nvidia.
Великі мовні моделі, такі як GPT та BERT, покладаються на архітектуру трансформатора та механізм самоуваги для створення контекстуально багатих вбудовувань, що революціонізувало НЛП. Статичні вставки, такі як word2vec, не здатні вловити контекстну інформацію, що підкреслює важливість динамічних вставок у мовних моделях.
Llama, популярна велика мовна модель Meta AI, стикається з труднощами при навчанні, але може досягти порівнянної якості за допомогою належного масштабування та найкращих практик на AWS Trainium. Розподілене навчання на 100+ вузлах є складним завданням, але кластери Trainium пропонують економію коштів, ефективне відновлення та покращену стабільність для навчання LLM.
Інтерпретовані моделі, такі як XGBoost, CatBoost і LGBM, забезпечують прозорість, чітко пояснюючи прогнози. Методи пояснюваного ШІ (XAI) дають уявлення, але можуть не збігатися з точністю з моделями чорного ящика.
Стаття про LightGBM для багатокласової класифікації в Microsoft Visual Studio Magazine демонструє його потужність і простоту використання, а також дає уявлення про оптимізацію параметрів і його конкурентну перевагу в нещодавніх змаганнях. LightGBM, деревоподібна система, перемагає в конкурсах, що робить її найкращим вибором для точної та ефективної багатокласової класифікації.
Гіперпараметри в ML суттєво впливають на продуктивність моделі. Автоматизована оптимізація гіперпараметрів може підвищити ефективність моделі.
Джонатан Раган-Келлі з Массачусетського технологічного інституту є піонером у створенні ефективних мов програмування для складних апаратних засобів, що трансформують програми для редагування фотографій та штучного інтелекту. Його робота зосереджена на оптимізації програм для спеціалізованих обчислювальних блоків, що дозволяє досягти максимальної обчислювальної продуктивності та ефективності.
Регресія часових рядів є складним завданням, для вирішення якого існують різні методи. Нещодавні дослідження вивчають використання нейронних мереж, таких як трансформатори, для підвищення точності прогнозування.
Дослідники MIT CSAIL розробили нейросимволічний фреймворк LILO, який поєднує великі мовні моделі з алгоритмічним рефакторингом для створення абстракцій для синтезу коду. Акцент LILO на природній мові дозволяє йому виконувати завдання, що вимагають знань, подібних до людських, перевершуючи окремі LLM та попередні алгоритми.
Дізнайтеся про революційні дослідження, проведені компаніями Tesla та SpaceX у галузі відновлюваних джерел енергії. Дізнайтеся про останні досягнення в галузі сонячної енергетики.
Захоплюючий прорив у технології штучного інтелекту від XYZ Corp. обіцяє зробити революцію в аналізі даних. Революційне дослідження відкриває потенціал для нового лікування раку за допомогою нанотехнологій.
Дізнайтеся, як інноваційні компанії, такі як Tesla та SpaceX, революціонізують автомобільну та аерокосмічну галузі за допомогою передових технологій. Дізнайтеся про останні досягнення в галузі електромобілів та космічних досліджень, які змінюють майбутнє транспорту.
Дізнайтеся, як компанія X зробила революцію в галузі завдяки своєму новаторському продукту, продемонструвавши передові технології. Дізнайтеся про дивовижні відкриття, які змінюють майбутнє ринку.
Відкрийте для себе останні досягнення в технології штучного інтелекту завдяки революційним дослідженням від Google і Microsoft. Дізнайтеся, як ці компанії революціонізують майбутнє штучного інтелекту.
Дізнайтеся, як інноваційний стартап XYZ революціонізує технологічну індустрію завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся, як провідні компанії вже впроваджують продукти XYZ для підвищення ефективності та продуктивності.
Відкрийте для себе останні революційні дослідження провідних технологічних компаній щодо застосування штучного інтелекту в охороні здоров'я. Дізнайтеся, як досягнення в галузі машинного навчання революціонізують догляд за пацієнтами та діагностику.
Дізнайтеся, як компанія XYZ зробила революцію в технологічній індустрії завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся про вражаючі результати та майбутні наслідки їхнього інноваційного продукту.
Відкрийте для себе революційну технологію штучного інтелекту, розроблену компанією XYZ, яка революціонізує індустрію охорони здоров'я. Дізнайтеся, як їхній інноваційний продукт трансформує догляд за пацієнтами та діагностику.
Нове дослідження розкриває революційну технологію штучного інтелекту, розроблену компанією Google, яка революціонізує аналіз даних у сфері охорони здоров'я. Результати показують значне підвищення точності та ефективності діагностики рідкісних захворювань.
Нове захоплююче дослідження показує революційні результати в технології штучного інтелекту, а провідні компанії, такі як Google та IBM, лідирують у цьому напрямку. Дізнайтеся, як алгоритми машинного навчання революціонізують галузі та формують майбутнє.
Відкрийте для себе революційні дослідження компанії Tesla у сфері сталих енергетичних рішень. Вивчіть інноваційні продукти та технології, що революціонізують автомобільну індустрію.
Ознайомтеся з останніми революційними дослідженнями щодо застосування штучного інтелекту в охороні здоров'я. Дізнайтеся, як такі компанії, як IBM і Google, революціонізують догляд за пацієнтами за допомогою інноваційних технологій.
Дізнайтеся, як компанія X зробила революцію в технологічній галузі завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту, проклавши шлях до безпрецедентних досягнень. Дізнайтеся про вплив їхнього продукту на різні галузі та майбутні наслідки цієї інновації, що змінила правила гри.
Дізнайтеся, як компанія X зробила революцію в технологічній індустрії завдяки своєму революційному продукту. Дізнайтеся про інноваційні функції, які змінюють правила гри для споживачів у всьому світі.
Дізнайтеся, як інноваційні технологічні стартапи революціонізують галузь охорони здоров'я завдяки діагностичним інструментам на основі штучного інтелекту. Від компаній MedTech до революційних результатів досліджень - будьте на крок попереду з останніми досягненнями в галузі медичних технологій.
Дізнайтеся, як компанія XYZ здійснила революцію в технологічній індустрії завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся про вплив на автоматизацію робочих місць і майбутні досягнення в цій галузі.
У статті "Надзвичайно великі нейронні мережі" представлено шар з малою кількістю воріт (Sparely-Gated Mixture-of-Experts Layer) для підвищення ефективності та якості нейронних мереж. Експерти на рівні токенів з'єднуються за допомогою воріт, що зменшує обчислювальну складність і підвищує продуктивність.
Сесія GTC від NVIDIA, присвячена нейронній мережі-трансформеру, революціонізує глибоке навчання. Автори розмірковують про революційні дослідження, що формують майбутнє генеративного ШІ.
Останні досягнення в галузі штучного інтелекту, включаючи GenAI та LLM, революціонізують галузі завдяки підвищенню продуктивності та можливостей. Архітектури трансформаторів зору, такі як ViTs, змінюють комп'ютерний зір, пропонуючи чудову продуктивність і масштабованість порівняно з традиційними CNN.
У 1928 році Олександр Флемінг випадково відкрив пеніцилін, зробивши революцію в медицині. Чи можуть великі мовні моделі стати несподіваною відповіддю на питання автономного водіння? Давайте розглянемо потенційний вплив у цій статті.
Графові нейронні мережі (ГНМ) моделюють взаємопов'язані дані, такі як молекулярні структури та соціальні мережі. ГНМ у поєднанні з послідовними моделями створюють просторово-часові ГНМ, що відкривають шлях до глибшого розуміння та інноваційних застосувань у промисловості/дослідженнях.
ThirdAI Corp. є першопрохідцем у сфері економічно ефективного глибокого навчання на стандартних процесорах, кидаючи виклик потребі у дорогих графічних прискорювачах. AWS Graviton3 демонструє багатообіцяюче прискорення навчання нейронних моделей, революціонізуючи економіку ШІ.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили модель глибокого навчання для розвантаження роботизованих складів, підвищивши ефективність майже в чотири рази. Їхній інноваційний підхід може революціонізувати складні завдання планування, що виходять за рамки складських операцій.
У статті "Пряма оптимізація преференцій" представлено новий спосіб точного налаштування фундаментальних моделей, що призводить до вражаючого зростання продуктивності з меншою кількістю параметрів. Цей метод замінює потребу в окремій моделі винагороди, революціонізуючи спосіб оптимізації LLM.
Режисер Тайлер Перрі зупинив розширення студії вартістю 800 мільйонів доларів завдяки можливостям АІ-відеогенератора Sora. Sora від OpenAI вражає синтезом тексту та відео, перевершуючи інші моделі штучного інтелекту.
Конференція NVIDIA GTC 2024 у Сан-Хосе обіцяє бути горнилом інновацій з 900+ сесіями та 300 експонатами, в яких візьмуть участь такі гіганти індустрії, як Amazon, Ford, Pixar та інші. Не пропустіть панель Transforming AI Panel з першими архітекторами нейронної мережі-трансформера, а також мережеві заходи та найсучасніші виставки, які допоможуть вам залишатися на крок попереду в галузі ШІ.
Google представляє Gemma, нові мовні моделі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, з параметрами 2B і 7B. Моделі Gemma можуть працювати локально і натхненні потужними моделями Gemini.
Автокодер прогнозує вхідні дані, позначаючи аномалії. Реалізований на C#, він виявив ліберального чоловіка з Небраски з доходом 53 000 доларів як найбільш аномального. Модель навчена за архітектурою 9-6-9, що дає уявлення про нейромережеві системи.
У статті обговорюється еволюція моделей GPT, зокрема, зосереджується увага на покращеннях GPT-2 порівняно з GPT-1, включаючи його більший розмір та можливості багатозадачного навчання. Розуміння концепцій, що лежать в основі GPT-1, має вирішальне значення для розпізнавання принципів роботи більш просунутих моделей, таких як ChatGPT або GPT-4.
У цій статті розглядаються три ключові методи кодування для машинного навчання: кодування міток, одночасне кодування та цільове кодування. Вона містить зручний для початківців посібник з перевагами, недоліками та прикладами коду на Python, який допоможе аналітикам даних зрозуміти та ефективно впровадити ці методи.
У 2021 році фармацевтична промисловість згенерувала 550 мільярдів доларів доходу в США, а до 2022 року прогнозовані витрати на діяльність з фармаконагляду становитимуть 384 мільярди доларів. Для вирішення проблем моніторингу небажаних явищ розроблено рішення на основі машинного навчання з використанням Amazon SageMaker та моделі BioBERT від Hugging Face, що забезпечує автоматизоване виявлення ...
Аспірант Массачусетського технологічного інституту Бехруз Тахмасебі (Behrooz Tahmasebi) та його науковий керівник Стефані Єгелка (Stefanie Jegelka) модифікували закон Вейля, щоб врахувати симетрію при оцінці складності даних, що потенційно може покращити машинне навчання. Їхня робота, представлена на конференції "Нейронні системи обробки інформації", демонструє, що моделі, які задовольняють си...
Вчені Массачусетського технологічного інституту розробили дві моделі машинного навчання - нейронну мережу "PRISM" та модель логістичної регресії - для раннього виявлення раку підшлункової залози. Ці моделі перевершили існуючі методи, виявивши 35% випадків у порівнянні зі стандартним рівнем виявлення 10%.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та компанії IBM розробили новий метод під назвою "глибокий фізичний сурогат" (PEDS), який поєднує в собі фізичний симулятор з низькою точністю та генератор нейронних мереж для створення сурогатних моделей складних фізичних систем на основі даних. Метод PEDS є доступним, ефективним і зменшує кількість необхідних навчальних даних щонайменше ...
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили автоматизований агент інтерпретації (AIA), який використовує моделі штучного інтелекту для пояснення поведінки нейронних мереж, пропонуючи інтуїтивно зрозумілі описи та відтворення коду. AIA бере активну участь у формуванні гіпотез, експериментальному тестуванні та ітеративному навчанні, вдосконалюючи своє розуміння інших систем ...
Аспіранти Массачусетського технологічного інституту використовують теорію ігор для підвищення точності та надійності моделей природної мови, прагнучи узгодити достовірність моделі з її точністю. Перетворивши генерування мови на гру для двох гравців, вони розробили систему, яка заохочує правдиві та достовірні відповіді, водночас зменшуючи кількість галюцинацій.
Нейронна мережа з одним прихованим шаром, що використовує активацію ReLU, може представляти будь-які неперервні нелінійні функції, що робить її потужним апроксиматором функцій. Мережа може апроксимувати неперервні кусково-лінійні (CPWL) та неперервні криві (CC) функції, додаючи нові ReLU-функції в точках переходу для збільшення або зменшення нахилу.
Поява таких інструментів, як AutoAI, може зменшити важливість традиційних навичок машинного навчання, але глибоке розуміння основних принципів ML все одно буде затребуваним. У цій статті розглядаються математичні основи рекурентних нейронних мереж (RNN) та досліджується їх використання для виявлення послідовних закономірностей у часових рядах даних.
Останні досягнення в галузі штучного інтелекту дозволили моделям імітувати людські здібності в обробці зображень і тексту, але брак пояснюваності створює ризики і обмежує впровадження. Такі критичні сфери, як охорона здоров'я та фінанси, значною мірою покладаються на табличні дані, що підкреслює потребу в прозорих моделях прийняття рішень.
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.
Комп'ютерний зір еволюціонував від маленьких піксельних зображень до створення зображень високої роздільної здатності на основі описів, причому менші моделі покращують продуктивність у таких сферах, як фотографування смартфонів та автономні транспортні засоби. Модель ResNet домінує в комп'ютерному зорі вже майже вісім років, але з'являються нові розробки, такі як Vision Transformer (ViT), що д...
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.
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...
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.
Основні тези статті: Руйнівне тестування нейронних мереж та архітектур ML для підвищення надійності. Абляційне тестування визначає критичні частини, зменшує складність і підвищує відмовостійкість. Три типи абляційних тестів: нейронне, функціональне та вхідне абляційне тестування.
На початку 00-х Джефф Хінтон представив алгоритм контрастної дивергенції, що дозволяє навчати обмежену машину Больцмана. Гармонії, або обмежені машини Больцмана, - це нейронні мережі, що працюють з бінарними даними, з видимими і прихованими блоками, і є корисними для моделювання дискретних даних.
У цій статті досліджуються методи прискорення в нейронних мережах, підкреслюється необхідність швидшого навчання через складність моделей глибокого навчання. Вона вводить поняття градієнтного спуску та висвітлює обмеження його повільної швидкості збіжності. Потім у статті представлено алгоритм оптимізації Momentum, який використовує експоненціально ковзну середню для досягнення швидшої збіжності.
LoRA - це ефективний метод точного налаштування великих моделей, що дозволяє зменшити обчислювальні ресурси та час. Завдяки декомпозиції матриці оновлень LoRA пропонує такі переваги, як менший обсяг пам'яті, швидше навчання, можливість використання меншого апаратного забезпечення та масштабованість до більших моделей.
NVIDIA Studio представляє DLSS 3.5 для реалістичної візуалізації з трасуванням променів у D5 Render, покращуючи досвід редагування та підвищуючи частоту кадрів. Відомий художник Майкл Гілмор (Michael Gilmour) демонструє приголомшливі зимові країни чудес у довгих відео, пропонуючи глядачам спокій і розслаблення.
Пориньте у світ штучного інтелекту - створіть з нуля тренажерний зал для навчання з глибоким підкріпленням. Отримайте практичний досвід і розробіть власний тренажерний зал, щоб навчити агента вирішувати прості завдання, закладаючи фундамент для більш складних середовищ і систем.
У статті обговорюється запуск ChatGPT і зростання популярності генеративного ШІ. Висвітлюється створення веб-інтерфейсу під назвою Chat Studio для взаємодії з фундаментальними моделями в Amazon SageMaker JumpStart, включаючи Llama 2 і Stable Diffusion. Це рішення дозволяє користувачам швидко випробувати розмовний ШІ та покращити користувацький досвід завдяки інтеграції з медіа.
У цій статті досліджується важливість класичних обчислень у контексті штучного інтелекту, підкреслюється їхня доведена правильність, сильне узагальнення та інтерпретованість порівняно з обмеженнями глибоких нейронних мереж. У ній стверджується, що розробка систем штучного інтелекту з цими класичними обчислювальними навичками має вирішальне значення для створення агентів із загальним інтелектом.
Mistral AI анонсує Mixtral 8x7B, мовну модель штучного інтелекту, яка відповідає GPT-3.5 від OpenAI за продуктивністю, що наближає нас до створення штучного асистента рівня ChatGPT-3.5, який може працювати локально. Моделі Mistral мають відкриті ваги та менше обмежень, ніж моделі OpenAI, Anthropic або Google.
Розвиток технологій перетворення тексту в зображення на основі штучного інтелекту призвів до появи великої кількості зображень низької якості, що викликало скептицизм і дезорієнтацію. Однак з'явилося нове явище - перетворення тексту в САПР за допомогою ШІ, в якому лідирують такі великі гравці, як Autodesk, Google, OpenAI та NVIDIA.