AST-AIHub

У меня есть временной ряд, распределённый по нормальному закону ($X_t$), с определёнными параметрами в моём эксперименте. Допустим, мне нужно узнать среднее значение $\mu$. Если я введу другой временной ряд $Y_t$ такой, что $Y_t = X_t - a$ для всех моментов времени $t$. Предположим теперь, что я вар...

Изучал сжатие изображений/видео с помощью машинного обучения и обнаружил, что автоэнкодеры используются здесь довольно часто. Поэтому хотел бы узнать следующее: - Насколько быстры автоэнкодеры? Мне нужно решение, способное сжимать изображение за миллисекунды. - Сколько ресурсов они потребляют? Р...

Я использую Monte Carlo Tree Search с выбором UCT, чтобы попытаться создать ИИ игрока для сложной многопользовательской настольной игры. Мой обычный UCT MCTS работает нормально, побеждая против случайных и базовых жадных игроков или игроков варианта "параноидального" alpha-beta с небольшой глубиной,...

Я в настоящее время пытаюсь обнаружить сигнал на фоне шума. Сигнал довольно хорошо известен, но фон имеет много вариаций. Я узнал, что эта проблема называется Open Set Recognition. Другим усложняющим фактором является то, что сигнал смешивается с фоновым шумом (представьте себе прозрачное стекло пер...

Я пытаюсь построить классификатор, который должен быть обучен с использованием функции потерь кросс-энтропии. Данные для обучения сильно несбалансированы по классам. Чтобы решить эту проблему, я просмотрел рекомендации в документации TensorFlow и теперь использую взвешенную функцию кросс-энтропии, г...

Я смотрю видео "Рекуррентные нейронные сети (RNN) | RNN LSTM | Глубинное обучение Туториал | Туториал Tensorflow | Edureka", где автор говорит, что архитектуры LSTM и GRU помогают уменьшить проблему исчезающего градиента. Как LSTM и GRU предотвращают проблему исчезающего градиента?

После преобразования временных рядов в формат изображения получается соотношение ширины к высоте примерно 135. Типичные приложения CNN с изображениями включают либо квадратные, либо достаточно прямоугольные пропорции – а мои выглядят почти как линии: Пример размеров: (16000, 120, 16) = (ширина, высо...

СогласноВикипедииВ теории вычислимоститеорема Райсаутверждает, что все нетривиальныесемантические свойства программ неразрешимы. Семантическое свойство - это свойство, относящееся к поведению программы (например, завершается ли программа для всех входных данных), в отличие от синтаксического свойств...

Некоторые из приложений обработки естественного языка (NLP), взятых с этой ссылки, включают: машинный перевод, распознавание речи, анализ тональности, ответы на вопросы, автоматическое суммирование, чат-боты, анализ рынка и классификация текста. Также распознавание символов и проверка правописания. ...

Я сгенерировал множество данных для моделирования из сложного физического симулятора, который выдает узоры. Я пытаюсь применить непреднамеренное обучение для анализа этих узоров и идеально классифицировать их в категории, которые определит метод обучения. Использование PCA или техник многообразия, т...