Публикации по теме 'data-science'
Как ведут себя вариационные квантовые алгоритмы, часть 1 (квантовые вычисления)
Исследование теории возмущений с помощью вариационного квантового алгоритма (arXiv)
Автор: Х. Давуди Егане
Аннотация: Вариационные квантовые алгоритмы являются одними из наиболее многообещающих систем для реализации квантовых вычислений в рамках технологии Noisy-Intermediate Scale Quantum (NISQ). В вариационном квантовом алгоритме волновая функция, представленная параметризованным анзацем, и вариационные параметры обновляются итеративно с помощью классического компьютера на..
Диагностика психических расстройств с помощью машинного обучения
Введение
Растет число диагнозов психических расстройств, особенно нарушений развития нервной системы, таких как СДВГ и аутизм. Недавно BBC News сообщила, как легко врачи могут ошибочно поставить диагноз СДВГ, а пациенты могут получить доступ к стимулирующим препаратам в качестве первого средства. Диагнозы основаны на субъективных и качественных наблюдениях за воспринимаемым поведением, что приводит к ошибочным диагнозам. Сложность симптомов не помогает, как и многие сопутствующие..
Последние обновления в части 8 генерации графа сцены (машинное обучение)
SrTR: самообучающийся преобразователь с визуально-лингвистическими знаниями для создания графа сцены (arXiv)
Автор: Юйсян Чжан , Чжэньбо Лю , Шуай Ван .
Аннотация: Объекты в сцене не всегда связаны между собой. Эффективность выполнения одноэтапных подходов к генерации графа сцены довольно высока, что позволяет вывести эффективную связь между парами сущностей с использованием разреженных наборов предложений и нескольких запросов. Однако они фокусируются только на отношении между..
Функциональное программирование и ленивые вычисления в Go
Если вам нравится читать статьи на Medium и вы заинтересованы в том, чтобы стать участником, я буду рад поделиться с вами своей реферальной ссылкой!
Как работают молекулярные сети часть 2
Траекторная интерпретация доказательства Мозером неравенства Гарнака (arXiv)
Автор: Лукас Нибель , Рико Захер
Аннотация: В 1971 году Мозер опубликовал упрощенную версию своего доказательства параболического неравенства Харнака. Основным новым ингредиентом является фундаментальная лемма Бомбьери и p∞1 Джусти, которая объединяет L − L -оценку со слабой L -оценкой для логарифма сверхрешений. В этой заметке мы даем новое доказательство этой слабой L1-оценки. В представленном..
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..
Основная цель науки о данных — найти закономерности в данных. Он использует различные статистические методы для анализа и получения информации…
Линейная алгебра – (12 викторин).
Основная цель науки о данных — найти закономерности в данных. Он использует различные статистические методы для анализа и извлечения информации из данных. От извлечения данных, обработки и предварительной обработки Data Scientist должен тщательно изучить данные.
Затем он несет ответственность за прогнозы на основе данных. Цель Data Scientist — делать выводы из данных. Благодаря этим выводам он может помочь компаниям принимать более разумные..
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?