CQM — другой взгляд в глубоком обучении для оптимизации поиска на естественном языке Краткое описание: Calibrated Quantum Mesh (CQM)— это следующий шаг от RNN / LSTM (Рекуррентные нейронные сети RNN (Recurrent Neural Networks) / Долгая краткосрочная память (Long short-term memory; LSTM) ). Появился новый алгоритм, называемый Calibrated Quantum Mesh (CQM), который обещает повысить точность поиска на естественном языке без использования размеченных данных обучения. Читать дальше
В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом. Читать далее
Вашему вниманию представлен обзор статьи AdderNet: действительно ли нам нужно умножение в глубоком обучении?, Ключевые моменты статьи:AdderNet, использующая сложение, в качестве выходного результата берет l1-меру стандартного отклонения между фильтрами и входным признаком.По сравнению с умножением сложение намного дешевле и снижает затраты на вычисления.Это статья CVPR 2020 года с более чем 20 упоминаниями в других источниках. (Sik-Ho Tsang @ Medium) Читать далее
Я взял типовую конфигурацию Управление торговлей редакции 11.5 Немного доработал запрос к языковой модели GPT-3 и получил возможность обращаться к учетной системе на естественном языке Читать далее