Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Как работает агрегация моделей, часть 2 (машинное обучение)
pFedSim: агрегирование моделей с учетом подобия для персонализированного федеративного обучения (arXiv)
Автор: Цзяхао Тан , Ипэн Чжоу , Ган Лю , Джесси Хуэй Ван , Шуй Юй .
Аннотация: Парадигма федеративного обучения (FL) возникает для сохранения конфиденциальности данных во время обучения модели, предоставляя только параметры модели клиентов, а не исходные данные. Одна из самых больших проблем в FL заключается в не-IID (не идентичных и независимо распределенных) данных (также..
OpenAI платит африканским рабочим по 2 доллара в час, чтобы сделать ChatGPT безопаснее
Юридическое рабство — секрет полишинеля в технологической индустрии
OpenAI платила кенийским рабочим от 1,32 до 2 долларов в час за чтение подробностей убийств, сексуального насилия над детьми, самоубийств и инцеста. Это произошло в период с ноября 2021 года по февраль 2022 года в Найроби, столице Кении.
Использование человеческого интеллекта: раскрытие возможностей человеческого мозга
Человеческий интеллект представляет собой сложное сочетание когнитивных функций, эмоционального понимания, творчества и способности решать проблемы. Речь идет не только о быстрой обработке информации; скорее, это включает в себя эмпатию, интуицию, приспособляемость и глубокое понимание контекста. Способность мозга критически мыслить, рассуждать и размышлять не имеет себе равных. Эти уникальные человеческие качества позволяют нам справляться со сложностями жизни, отношений и проблем..
Алгоритмы нейронной сети - узнайте, как обучать ИНС
Лучшие алгоритмы нейронной сети
Обучение нейронной сети происходит на основе выборки исследуемой популяции. В процессе обучения сравните значение, выдаваемое устройством вывода, с фактическим значением. После этого настройте веса всех единиц, чтобы улучшить прогноз.
Для обучения Искусственной нейронной сети доступно множество алгоритмов нейронных сетей. Давайте теперь посмотрим на некоторые важные алгоритмы обучения нейронных сетей:
Градиентный спуск - используется для поиска..
Модуль «многопроцессорность» Python: практическое руководство
Улучшите свои программы на Python с помощью многопроцессорной обработки и раскройте весь потенциал вашего процессора
Модуль «многопроцессорность» в Python позволяет вам создавать и управлять несколькими процессами в ваших программах на Python. Это может быть полезно для распараллеливания вычислений и повышения производительности ваших программ.
Чтобы использовать модуль «многопроцессорность», сначала нужно создать объект «Процесс» и передать ему функцию для выполнения. Затем вы..
Как полиномиальная регрессия используется в различных сценариях, часть 1 (машинное обучение)
Многомерная внутренняя локальная полиномиальная регрессия на изометрических римановых многообразиях: приложения к положительно определенным данным (arXiv)
Автор: Роналдо Гарсия Рейес , Ин Ван , Мин Ли , Марлис Онтивьеро Ортега , Дейрел Пас-Линарес , Лидис Галан Гарсия , Педро Антонио Вальдес Соса .
Аннотация: В статье представлен новый метод непараметрической римановой регрессии с использованием изометрических римановых многообразий (IRM). Предлагаемый метод, внутренняя..
Как извлечь информацию из счетов для инструмента управления расходами?
Как извлечь информацию из счетов для инструмента управления расходами?
Проблема: Клиент, поставщик программного обеспечения Fintech, разрабатывал инструмент управления расходами сотрудников с поддержкой ИИ для автоматизации обработки расходов своих клиентов. Для достижения вышеупомянутой цели клиенту потребовалось создание универсального модуля искусственного интеллекта для извлечения предварительно определенного набора соответствующей информации из счетов-фактур, счетов и..
Новые материалы
Как развивается смешанно-целочисленное программирование, часть 7
Унифицированная техника раннего завершения для первично-двойственных алгоритмов в смешанно-целочисленном коническом программировании (arXiv)
Автор : Ювэнь Чэнь , Кэтрин Нин , Поль Гулар..
Как научить модель Keras распознавать текст переменной длины
Я некоторое время играл с официальным примером Keras image_ocr.py и хочу поделиться своими выводами в этом посте.
В официальном примере выполняется только обучение модели, но отсутствует..
Практическая пакетная нормализация
История начинается после использования инициализации He вместе с ELU (или любым вариантом ReLU) может значительно снизить опасность проблем с исчезающими/взрывающимися градиентами в начале..
Поэзия онлайн-кодирования: путешествие пикселей и страсти
В мире, наполненном инновациями, онлайн-обучение программированию становится холстом, на котором обретает форму полотно вашей мечты. Это больше, чем просто создание строк кода; это сродни..
Обработка изображений с помощью Python - размытие и повышение резкости для начинающих
Как применить ядра свертки к цветным изображениям?
В этой статье мы обсудим, как применять ядра размытия и повышения резкости к изображениям. Эти базовые ядра составляют основу многих более..
Ограничение скорости в .NET Core 7 Web API
Что такое ограничение скорости?
Ограничение скорости — это процесс, используемый для ограничения количества запросов, разрешенных для определенного ресурса в указанном временном окне. .NET..
Стабильная Diffusion 1.0 выдаёт более красивые картинки, чем SD 2.1?! Почему?
Удивительные открытия, которые я сделал недавно. Смотрите в видео: https://youtu.be/PakgD6FewoU
Есть одно логичное объяснение — что у вас?