Публикации по теме 'tech'
Состояние естественного языка в 2022 году, часть 2 (искусственный интеллект)
1. MENLI: надежные метрики оценки на основе естественного языка ( arXiv )
Автор: Янран Чен , Штеффен Эгер
Аннотация: Недавно предложенные метрики оценки на основе BERT хорошо работают на стандартных тестах оценки, но уязвимы для атак злоумышленников, например, связанных с ошибками фактической достоверности. Мы утверждаем, что это проистекает (частично) из того факта, что они являются моделями семантического сходства. Напротив, мы разрабатываем метрики оценки на основе вывода..
Руководство по синтезу речи с глубоким обучением 2019 г.
Искусственное воспроизведение человеческой речи известно как синтез речи. Этот метод, основанный на машинном обучении, применим к преобразованию текста в речь, созданию музыки, генерации речи, устройствам с поддержкой речи, навигационным системам и обеспечению доступности для людей с ослабленным зрением.
В этой статье мы рассмотрим исследования и модели архитектуры, которые были написаны и разработаны именно для этого с использованием глубокого обучения.
Но прежде чем мы перейдем к..
Понимание неявных нейронных представлений, часть 3 (искусственный интеллект)
1. SNeRF: стилизованные нейронные неявные представления для 3D-сцен ( arXiv)
Автор: Ту Нгуен-Фуок , Фэн Лю , Лэй Сяо
Аннотация: в этой статье представлен стилизованный новый метод синтеза представлений. Применение современных методов стилизации к новым представлениям кадр за кадром часто вызывает дрожание артефактов из-за отсутствия согласованности между представлениями. Поэтому в этой статье исследуется стилизация 3D-сцены, которая обеспечивает сильное индуктивное..
Система авторизации лиц в реальном времени на основе искусственного интеллекта
Авторы Петр Смуда и Петр Темпчик
В последние годы, благодаря быстрому развитию технологий, началась эра автоматизации процессов, которая повлияла на многие области нашей жизни. Например, легко заметить, что количество пунктов самообслуживания в супермаркетах или на вокзалах значительно увеличилось, а время ожидания в очередях сократилось.
Однако это не только области, в которых технологии могут применяться для улучшения повседневной жизни людей. Поэтому в Daftcode мы решили..
Что определяет истинный искусственный интеллект?
Чтобы создать действительно думающий о себе, осознающий себя интеллект, а не просто сложную программу, которая обманывает человеческую способность обнаруживать мошенничество.
За последние несколько лет программисты стали настолько хороши в алгоритмах машинного обучения и последующей цепочке поведенческих выходов компьютеров, настолько убедительной, что тест Тьюринга теперь является низкой планкой для определения того, что такое искусственный интеллект.
Учитывая тот факт, что создание..
Стеки, очереди и массивы JavaScript
Мне нравится максимально изучать встроенные типы данных в JavaScript. Массивы, объекты и т. д. — это наш молоток и гвозди. Но они гораздо более универсальны, чем любой молоток. Молотком можно многое сделать. Вы можете делать НАМНОГО больше вещей с массивом.
Обычно мы используем массивы для хранения списка элементов. Одна из самых частых известных нам операций с массивом — это добавление элемента в конец с помощью метода push(). Большинство людей также знают метод pop(). Но есть еще..
Как технологии захватывают ваш разум - от бывшего инсайдера
Приблизительное время прочтения: 15 минут
«Легче обмануть людей, чем убедить их, что их обманули». - Неизвестный.
Я эксперт в том, как технологии устраняют наши психологические уязвимости. Вот почему я провел последние три года в качестве специалиста по этике дизайна в Google, заботясь о том, как проектировать вещи таким образом, чтобы защитить умы миллиардов людей от взлома.
При использовании технологий мы часто оптимистично сосредотачиваемся на том, что они для нас делают. Но..
Новые материалы
Добавьте токены с помощью клиента Apollo iOS (GraphQL)
В моих предыдущих статьях я показал, как вы можете интегрировать серверную часть на основе GraphQL с вашим приложением iOS с помощью Apollo, а также рассказал о создании запросов и мутаций.
В..
ISLR: перспектива Python: Часть IV — Методы передискретизации
Содержание серии (на данный момент):
Об этой серии . Переподготовка . "Линейная регрессия". Классификация задач . Ресэмплинг — Вы здесь.
Ресэмплинг, что?
Повторная выборка..
Мой недавний путь обучения Python
Я регулярно использовал Python на работе и дома в течение многих лет, но, как правило, это была ситуация, основанная на «проекте», когда мне нужен или нужен определенный инструмент для..
9 2 5
Будучи 17-летним подростком, я всегда хотел путешествовать по миру. В 17 лет я посетил более 10 стран, каждая со своим уникальным опытом.
Но с нетерпением жду, я собираюсь поступить в колледж в..
Как создать свой AI-аватар бесплатно без программирования
Быстрые шаги, чтобы пройти через StableDiffusion
С появлением ИИ мы видим, что благодаря инициативам OpenAI становится доступным все больше и больше вариантов использования...
Обучение метрике для классификации стальных поверхностей — Часть 2
вступление
В последнем посте мы кратко рассмотрели такие понятия, как задача управления поверхностью горячекатаной стали и глубокое метрическое обучение [ Часть 1 ]. Здесь мы реализуем решение..
== VS === VS typeof
(Равенство VS Строгое равенство VS typeof)
В кодировании мы столкнулись с ситуацией, когда нам приходится сравнивать или проверять тип объектов.
Для сравнения и проверки типов у нас есть..