Tl;dr — это форма обучения без присмотра, когда мы позволяем ИИ самостоятельно идентифицировать метки данных. Представьте, что у нас есть много немаркированных изображений, например, собранных картами Google. Вместо того, чтобы вручную просматривать каждый снимок кадр за кадром и маркировать автомобили, людей, птиц и светофоры, мы делегируем задачу нашему самоконтролируемому ИИ, который может автономно идентифицировать метки, создавая контролируемую задачу, созданную из..

Самоконтролируемое обучение (LASSO) — это метод обучения без учителя, который направлен на обнаружение скрытых переменных или внутренних структурных паттернов в наборах данных \[[ @B1 ]\]. Первоначальный LASSO, предложенный Тибширани и Фридманом \[[ @B3 ]\], называется регуляризованным LASSO (RLS), который заменяет штраф за наименьшее абсолютное отклонение (LAD) штрафом за разреженную обратную ковариацию (SIC), который является регуляризацией терм, основанный на разреженной матрице,..

Эта статья будет представлять собой серию статей ELI5, которые я собираюсь использовать для объяснения статей, которые привели к некоторым из моих лучших идей в 2020 году. Каждая статья будет представлять собой пятиминутное чтение, в котором освещаются ключевые, преимущества и недостатки, при этом предоставляя пользователю понимание, которое ему нужно (и «заслуживает»), чтобы взломать его самостоятельно. Простая структура для контрастного изучения визуальных представлений или просто..

Привет, народ :-) Сегодня я буду говорить об одной из самых важных и интересных тем в области глубокого обучения - Самоконтролируемое обучение и недавнем документе, показывающем результат SOTA в самостоятельном обучении - Простая структура для сравнительного изучения визуальных представлений . Самостоятельное обучение имеет решающее значение по той причине, что ручное присвоение меток данных в масштабе очень, очень дорого и утомительно. Следовательно, основное внимание..