Публикации по теме 'science'


Байесовские рекуррентные нейронные сети (продолжение)
Байесовские рекуррентные нейронные сети (продолжение) Спасибо, Рон. Я разделяю ваши предостережения относительно RCT, которые на практике сталкиваются с многочисленными рисками выхода из строя из-за «конструктивных или операционных недостатков». Как вы поняли, моя цель заключалась скорее в том, чтобы привести примеры того, как оценка причинно-следственных связей требует вмешательства, которое идет на один существенный шаг дальше, чем простое наблюдение. Я не стал бы спорить с тем, что..
Как развивается информация о состоянии канала, часть 1 (теория информации)
Улучшение конфиденциальности определения местоположения с помощью искусственного шума и без информации о состоянии канала (arXiv) Автор: Цзяньсю Ли , Урбаши Митра Аннотация: В этой статье представлена ​​стратегия с искусственным шумом для сохранения конфиденциальности местоположения. Вводится новая структура для уменьшения утечки информации о местоположении, в которой структурированный искусственный шум предназначен для ухудшения структуры канала незаконных устройств без..
Решение кризиса воспроизводимости наук о жизни с помощью машинного обучения
Как BenchSci проводит рефакторинг биомедицинских исследований Когда в 2012 году К. Гленн Бегли и Ли М. Эллис опубликовали свое исследование, демонстрирующее, что 47 из 53 знаковых исследовательских работ по раку не могут быть воспроизведены, биомедицинское сообщество открыло глаза на повсеместность того, что сейчас известно как кризис воспроизводимости . в исследованиях наук о жизни. Многие опубликованные научные результаты просто невозможно воспроизвести, и в результате..
Приложения 3D-облака точек, часть 4 (IoT + машинное обучение)
1. Flattening-Net: глубокое регулярное 2D-представление для анализа 3D-облака точек (arXiv) Автор: Цицзянь Чжан , Цзюньхуэй Хоу , Юэ Цянь , Имин Цзэн , Цзюйонг Чжан , Ин Хэ Вывод: облака точек характеризуются неравномерностью и неструктурированностью, что создает проблемы при эффективном использовании данных и извлечении отличительных признаков. В этой статье мы представляем неконтролируемую глубокую нейронную архитектуру под названием Flattening-Net для представления..
Преобразование НЛП: как трансформеры произвели революцию в обработке языка
Преобразование НЛП: как трансформеры произвели революцию в обработке языка Трансформеры произвели революцию в области обработки естественного языка (NLP). Эти мощные модели машинного обучения стали основой многих современных приложений НЛП, включая языковой перевод, классификацию текста и ответы на вопросы. В этой статье мы рассмотрим, что такое трансформеры, как они работают и почему они так эффективны. Что такое трансформеры? Трансформеры — это тип архитектуры нейронной сети,..
4 платформы для бесплатного изучения квантовых вычислений
Никакого физического образования не требуется! (Но любопытство помогает) Квантовые вычисления объединяют информатику и физику и восходят к 1980 году, но большое внимание уделяется недавнему прогрессу, достигнутому в аппаратной и системной инженерии. Институт инженеров по электротехнике и электронике (IEEE) недавно опубликовал дискуссию с бывшим главным архитектором Google Sycamore Джоном Мартинисом. Обсуждение пытается ответить на вопрос: Насколько продвинулись квантовые вычисления..
Расшифровка ИИ: раскрытие его влияния и будущего
Искусственный интеллект (ИИ) стал мощной силой, меняющей наш мир, проникающей в наши дома, рабочие места и повседневную жизнь. Тем не менее, концепция ИИ остается увлекательной загадкой, сбивающей с толку многих людей, стремящихся понять ее значение и потенциал (Russell & Norvig, 2016). ИИ представлен По своей сути ИИ представляет собой новаторскую область компьютерных наук, движимую смелой целью имитации человеческого интеллекта в схемах и алгоритмах машин. Это включает в себя..