tag :: machine deep | BibSonomy

закладки (спрятать)15
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1SOTA in dialogue systems (using deep learning)? : MachineLearning
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/54btqc/sota_in_dialogue_systems_using_deep_learning/
7 лет назад , @porta
deep
machine
learning
sota
deepmachinelearningsota
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
3PyTorch
http://pytorch.org/
8 лет назад , @michelc
artificial
deep
machine
Python
learning
programing
intelligence
artificialdeepmachinePythonlearningprogramingintelligence
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
5Keras Documentation
https://keras.io/
7 лет назад , @michelc
deep
neural
openSource
machine
Python
learning
network
deepneuralopenSourcemachinePythonlearningnetwork
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1GitHub - cuayahuitl/SimpleDS: A Simple Deep Reinforcement Learning Dialogue System
SimpleDS - A Simple Deep Reinforcement Learning Dialogue System
7 лет назад , @porta
systems
deep
machine
dialogue
learning
reinforcement
systemsdeepmachinedialoguelearningreinforcement
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Tim Rocktäschel
Tim Rocktäschel publications
6 лет назад , @schwemmlein
nlp
deep
machine
learning
reinforcement
publications
nlpdeepmachinelearningreinforcementpublications
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1KI made in Germany
https://www.plattform-lernende-systeme.de/files/Downloads/Publikationen/AG1_Whitepaper_280619.pdf
5 лет назад , @hotho
paper
deep
white
machine
ai
learning
ki
ml
Germany
paperdeepwhitemachineailearningkimlGermany
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1How to use Data Scaling Improve Deep Learning Model Stability and Performance
https://machinelearningmastery.com/how-to-improve-neural-network-stability-and-modeling-performance-with-data-scaling/
5 лет назад , @becker
output
input
scaling
deep
data
machine
butterfly
project
learning
outputinputscalingdeepdatamachinebutterflyprojectlearning
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1An End to Sleepless Nights ... Squeeze 8 Hours Into 2 or 3 ... Power Naps at the Flick of a Switch!
A machine that helps you take power naps at the flick of a switch, squeeze 8 hours of sleep into 2 or 3 hours. Transcranial magnetic stimulation induces slow brain waves and deep sleep, according to scientific researchers...
18 лет назад , @avivagabriel
waves
deep
medicine
polyphasic
insomnia
brain
research
powernaps
sleep
scientists
machine
TMS
transcranial
magnetic
stimulation
wavesdeepmedicinepolyphasicinsomniabrainresearchpowernapssleepscientistsmachineTMStranscranialmagneticstimulation
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2[1704.01568] Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications
https://arxiv.org/abs/1704.01568
8 лет назад , @michelc
deep
machine
learning
deepmachinelearning
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Goal-oriented sensitivity analysis of hyperparameters in deep learning
http://hal.science/hal-03128298v5
год назад , @attika
hyperparameter
optimization
deep
machine
Scientific
learning
hyperparameteroptimizationdeepmachineScientificlearning
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1awesome-machine-learning/books.md at master · josephmisiti/awesome-machine-learning · GitHub
https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/books.md
8 лет назад , @hotho
overview
books
deep
machine
learning
overviewbooksdeepmachinelearning
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Introducing Gluon — An Easy-to-Use Programming Interface for Flexible Deep Learning | AWS AI Blog
https://aws.amazon.com/blogs/ai/introducing-gluon-an-easy-to-use-programming-interface-for-flexible-deep-learning/
7 лет назад , @michelc
deep
machine
Python
learning
deepmachinePythonlearning
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
5Deep Learning
http://www.deeplearningbook.org/
7 лет назад , @porta
deep
machine
learning
deepmachinelearning
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1The Predictive Privacy Project - Rainer Mühlhoff
Data Protection in the Context of Big Data and AI
2 лет назад , @hotho
deep
privacy
data
machine
Datenschutz
predictive
learning
big
ml
deepprivacydatamachineDatenschutzpredictivelearningbigml
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Machine Learning: TensorFlow-Benchmarks auf MacBooks mit M1 Pro und M1 Max | heise online
https://www.heise.de/tests/Machine-Learning-TensorFlow-Benchmarks-auf-MacBooks-mit-M1-Pro-und-M1-Max-6328476.html?seite=all
3 лет назад , @hotho
tensorflow
m1
deep
neural
machine
macbook
learning
network
nn
mac
tensorflowm1deepneuralmachinemacbooklearningnetworknnmac
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)44
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Classification of Lumpy Skin Disease using Principal Component Analysis PCA based Supervised Machine Learning
R. Soni. INTERNATIONAL JOURNAL OF TREND IN SCIENTIFIC RESEARCH AND DEVELOPMENT, 8 (3): 648-653 (июня 2024)
3 месяцев назад , @ijtsrd
PCA-Driven
Learning,
CLSD,
Learning
CNN,
Transfer
Deep
Supervised
Machine
PCA-DrivenLearning,CLSD,LearningCNN,TransferDeepSupervisedMachine
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Harnessing AI for Global Marketing Practices An Integrated Secondary Review of Scholarly Works
P. Sarkar. INTERNATIONAL JOURNAL OF TREND IN SCIENTIFIC RESEARCH AND DEVELOPMENT, 8 (1): 842-850 (февраля 2024)
8 месяцев назад , @ijtsrd
customer-centric
Artificial
intelligence,
learning,
deep
Marketing,
algorithm,
learning
Machine
customer-centricArtificialintelligence,learning,deepMarketing,algorithm,learningMachine
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1A framework for understanding data science
M. Brodie. ArXiv, (2024)
8 месяцев назад , @mlbrodie
artificial
intelligence,
learning,
deep
problem-solving,
machine
science,
discovery
Data
knowledge
artificialintelligence,learning,deepproblem-solving,machinescience,discoveryDataknowledge
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Inductive and transductive link prediction for criminal network analysis
Z. Ahmadi, H. Nguyen, Z. Zhang, D. Bozhkov, D. Kudenko, M. Jofre, F. Calderoni, N. Cohen, и Y. Solewicz. Journal of Computational Science, (сентября 2023)
9 месяцев назад , @erichoang
myown
neural
Transductive
learning
linkage
link
Repeat
Deep
#rank1
networks
offenders
Machine
Co-offender
Inductive
Crime
prediction
myownneuralTransductivelearninglinkagelinkRepeatDeep#rank1networksoffendersMachineCo-offenderInductiveCrimeprediction
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Inductive and transductive link prediction for criminal network analysis
Z. Ahmadi, H. Nguyen, Z. Zhang, D. Bozhkov, D. Kudenko, M. Jofre, F. Calderoni, N. Cohen, и Y. Solewicz. Journal of Computational Science, (сентября 2023)
9 месяцев назад , @l3s
myown
neural
from:erichoang
Transductive
learning
linkage
link
Repeat
Deep
#rank1
networks
offenders
Machine
Co-offender
Inductive
Crime
prediction
myownneuralfrom:erichoangTransductivelearninglinkagelinkRepeatDeep#rank1networksoffendersMachineCo-offenderInductiveCrimeprediction
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Neuro-symbolic approaches in artificial intelligence
P. Hitzler, A. Eberhart, M. Ebrahimi, M. Sarker, и L. Zhou. National Science Review, 9 (6): nwac035 (марта 2022)
12 месяцев назад , @jaeschke
deep
machine
neurosymbolic
ai
learning
ml
deepmachineneurosymbolicailearningml
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Will we run out of data? An analysis of the limits of scaling datasets in Machine Learning
P. Villalobos, J. Sevilla, L. Heim, T. Besiroglu, M. Hobbhahn, и A. Ho. arXiv preprint arXiv:2211.04325, (2022)
2 лет назад , @becker
set
models
deep
large
sets
data
learning
requirement
datasets
dataset
machine
limit
model
themis
setmodelsdeeplargesetsdatalearningrequirementdatasetsdatasetmachinelimitmodelthemis
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1VGGFace Transfer Learning and Siamese Network for Face Recognition
A. Bhat. INTERNATIONAL JOURNAL OF TREND IN SCIENTIFIC RESEARCH AND DEVELOPMENT, 6 (1): 611-616 (декабря 2021)
2 лет назад , @ijtsrd
Convolutional
16
Siamese
learning
Deep
network
Image
classification
Machine
–
kaggle
Network
VGG
Transfer
Neural
Convolutional16SiameselearningDeepnetworkImageclassificationMachine–kaggleNetworkVGGTransferNeural
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Disease Identification and Detection in Apple Tree
R. Bargavi. International Journal of Trend in Scientific Research and Development, 5 (4): 766-770 (июня 2021)
3 лет назад , @ijtsrd
Convolutional
Learning
Disease
Network
Leaf
Deep
Detection
Neural
Machine
ConvolutionalLearningDiseaseNetworkLeafDeepDetectionNeuralMachine
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Can deep learning beat numerical weather prediction?
M. Schultz, C. Betancourt, B. Gong, F. Kleinert, M. Langguth, L. Leufen, A. Mozaffari, и S. Stadtler. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 379 (2194): 20200097 (февраля 2021)Publisher: Royal Society.
год назад , @jascal_panetzky
recognition,
learning,
deep
prediction,
machine
AI
pattern
spatiotemporal
numerical
weather
ecomodelling
recognition,learning,deepprediction,machineAIpatternspatiotemporalnumericalweatherecomodelling
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Machine learning for perturbational single-cell omics
Y. Ji, M. Lotfollahi, F. Wolf, и F. Theis. Cell Systems, 12 (6): 522--537 (2021)
3 лет назад , @becker
models
modeling
deep
wolf
perturbation
theis
learning
multi
cell
omics
background
machine
multiomics
review
survey
model
knowledge
single
generative
integration
modelsmodelingdeepwolfperturbationtheislearningmulticellomicsbackgroundmachinemultiomicsreviewsurveymodelknowledgesinglegenerativeintegration
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3On the Stability of Fine-tuning BERT: Misconceptions, Explanations, and Strong Baselines
M. Mosbach, M. Andriushchenko, и D. Klakow. Proceedings of the International Conference on Learning Representations, (2021)
4 лет назад , @jaeschke
nlp
tuning
dnn
deep
neural
language
machine
learning
bert
network
nlptuningdnndeepneurallanguagemachinelearningbertnetwork
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Prediction of Cervical Cancer using Machine Learning and Deep Learning Algorithms
K. Kanimozhi. International Journal of Trend in Scientific Research and Development, 4 (6): 426-430 (сентября 2020)
4 лет назад , @ijtsrd
Cancer
SVM
Dataset
learning
Decision
Deep
networks
Machine
Logistic
Random
Cervical
regression
Forest
Tree
Neural
CancerSVMDatasetlearningDecisionDeepnetworksMachineLogisticRandomCervicalregressionForestTreeNeural
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Fake News Detection using Machine Learning
P. V. International Journal of Trend in Scientific Research and Development, 4 (2): 512-514 (января 2020)
5 лет назад , @ijtsrd
news
detection
learning
Deep
Information
BiLSTM
Natural
Processing
matching
Machine
Technology
Learning
Fake
Language
model
Sentence
newsdetectionlearningDeepInformationBiLSTMNaturalProcessingmatchingMachineTechnologyLearningFakeLanguagemodelSentence
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Reconstruction of offsets of an electron gun using deep learning and an optimization algorithm
D. Meier, G. Hartmann, J. Völker, J. Viefhaus, и B. Sick. Advances in Computational Methods for X-Ray Optics V, стр. 71--77. SPIE, (2020)
3 лет назад , @ies
optimization
learning,
deep
machine
electron
global
offsets,
gun
itegpub
optimizationlearning,deepmachineelectronglobaloffsets,gunitegpub
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3You CAN Teach an Old Dog New Tricks! On Training Knowledge Graph Embeddings
D. Ruffinelli, S. Broscheit, и R. Gemulla. International Conference on Learning Representations, (2020)
3 лет назад , @jaeschke
optimization
deeplearning
deep
parameter
machine
kge
learning
training
embedding
graph
optimizationdeeplearningdeepparametermachinekgelearningtrainingembeddinggraph
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages
Z. Feng, D. Guo, D. Tang, N. Duan, X. Feng, M. Gong, L. Shou, B. Qin, T. Liu, D. Jiang и 1 other автор(ы). (2020)cite arxiv:2002.08155Comment: Accepted to Findings of EMNLP 2020. 12 pages.
4 лет назад , @jaeschke
code
dnn
github
deep
natural
neural
language
learning
bert
network
nlp
machine
processing
model
nn
programming
codednngithubdeepnaturalneurallanguagelearningbertnetworknlpmachineprocessingmodelnnprogramming
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Reconstruction of offsets of an electron gun using deep learning and an optimization algorithm
D. Meier, G. Hartmann, J. Völker, J. Viefhaus, и B. Sick. Advances in Computational Methods for X-Ray Optics V, 11493, стр. 71 -- 77. International Society for Optics and Photonics, SPIE, (2020)
3 лет назад , @aimed
optimization
deep
machine
learning
offsets
electron
global
gun
itegpub
optimizationdeepmachinelearningoffsetselectronglobalgunitegpub
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Standard machine learning approaches outperform deep representation learning on phenotype prediction from transcriptomics data
A. Smith, J. Walsh, J. Long, C. Davis, P. Henstock, M. Hodge, M. Maciejewski, X. Mu, S. Ra, S. Zhao и 1 other автор(ы). BMC Bioinformatics, 21 (1): 1--18 (2020)
5 лет назад , @becker
variational
standard
autoencoder
auto
outperform
deep
outerforms
neural
dl
learning
encoder
representation
network
machine
vae
representational
ml
variationalstandardautoencoderautooutperformdeepouterformsneuraldllearningencoderrepresentationnetworkmachinevaerepresentationalml
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks
S. Gururangan, A. Marasović, S. Swayamdipta, K. Lo, I. Beltagy, D. Downey, и N. Smith. (2020)cite arxiv:2004.10964Comment: ACL 2020.
4 лет назад , @jaeschke
nlp
domain
deeplearning
deep
language
machine
adaptation
learning
training
model
pretraining
nlpdomaindeeplearningdeeplanguagemachineadaptationlearningtrainingmodelpretraining
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

Что такое BibSonomy?: С чего начать; Кнопки для браузера; Помощь
Разработчикам: Обзор; API-документация

Контакт и защита личных данных: о нас; Cookies; Сообщить о проблеме; BibSonomy Вики

Интеграция: PUMA; Расширение для TYPO3; Плагин для; Клиент Java REST; Поддерживаемые источники; далее

О BibSonomy: Команда; Блог; Список рассылки
Социальные сети: Наш Twitter