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ドリフト対応ダイナミック ニューラル ネットワークの恩恵により、時間ドメイン一般化の新しいフレームワークは、ドメイン一般化および適応手法をはるかに超えています。
ドリフト対応ダイナミック ニューラル ネットワークの恩恵により、時間ドメイン一般化の新しいフレームワークは、ドメイン一般化および適応手法をはるかに超えています。
ドメイン一般化 (DG) タスクでは、ドメインの分布が環境に応じて継続的に変化する場合、その変化とそのモデルへの影響をどのように正確に把握するかが非常に重要ですが、非常に困難な問題でもあります。この目的を達成するために、エモリー大学のZhao Liang教授のチームは、再帰的ネットワークを使用して時間次元領域分布のドリフトを学習し、動的ニューラルネットワークとグラフ生成技術を組み合わせた、ベイズ理論に基づく時間領域一般化フレームワークDRAINを提案しました。モデルの能力を解明し、将来未知の分野におけるモデルの一般化と予測を実現します。この研究は、ICLR 2023 Oral (受理された論文の上位 5%) に選ばれました。
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Java フレームワークの商用サポートの費用対効果を評価する方法
Jun 05, 2024 pm 05:25 PM
Java フレームワークの商用サポートのコスト/パフォーマンスを評価するには、次の手順が必要です。 必要な保証レベルとサービス レベル アグリーメント (SLA) 保証を決定します。研究サポートチームの経験と専門知識。アップグレード、トラブルシューティング、パフォーマンスの最適化などの追加サービスを検討してください。ビジネス サポートのコストと、リスクの軽減と効率の向上を比較検討します。
PHP フレームワークの学習曲線は他の言語フレームワークと比較してどうですか?
Jun 06, 2024 pm 12:41 PM
PHP フレームワークの学習曲線は、言語熟練度、フレームワークの複雑さ、ドキュメントの品質、コミュニティのサポートによって異なります。 PHP フレームワークの学習曲線は、Python フレームワークと比較すると高く、Ruby フレームワークと比較すると低くなります。 Java フレームワークと比較すると、PHP フレームワークの学習曲線は中程度ですが、開始までの時間は短くなります。
基礎ゼロでも畳み込みニューラルネットワークの原理が理解できる！超詳しい！
Jun 04, 2024 pm 08:19 PM
著者と同じようにテクノロジーが好きでAIに強い関心を持っている友人は、畳み込みニューラルネットワークには馴染みがあり、そのような「先進的な」名前に長い間戸惑っていたはずだと思います。著者は今日から畳み込みニューラルネットワークの世界にゼロから入ります〜それをみんなと共有しましょう！畳み込みニューラル ネットワークについて説明する前に、画像がどのように機能するかを見てみましょう。画像の原理 コンピューターでは画像は数値 (0 ～ 255) で表され、各数値は画像内のピクセルの明るさまたは色の情報を表します。その中には次のものがあります: 白黒画像: 各ピクセルは値を 1 つだけ持ち、この値は 0 (黒) から 255 (白) の間で変化します。カラー画像: 各ピクセルには 3 つの値が含まれます。最も一般的なのは、赤、緑、青の RGB (赤-緑-青) モデルです。
PHP フレームワークの軽量オプションはアプリケーションのパフォーマンスにどのような影響を与えますか?
Jun 06, 2024 am 10:53 AM
軽量の PHP フレームワークは、サイズが小さくリソース消費が少ないため、アプリケーションのパフォーマンスが向上します。その特徴には、小型、高速起動、低メモリ使用量、改善された応答速度とスループット、および削減されたリソース消費が含まれます。 実際のケース: SlimFramework は、わずか 500 KB、高い応答性と高スループットの REST API を作成します。
清華光学のAIがNatureに登場！物理ニューラル ネットワーク、バックプロパゲーションは不要になりました
Aug 10, 2024 pm 10:15 PM
光を使用してニューラル ネットワークをトレーニングした清華大学の研究結果が、最近 Nature 誌に掲載されました。逆伝播アルゴリズムを適用できない場合はどうすればよいですか?彼らは、物理的な光学システムでトレーニング プロセスを直接実行する完全順方向モード (FFM) トレーニング方法を提案し、従来のデジタル コンピューター シミュレーションの制限を克服しました。簡単に言うと、これまでは物理システムを詳細にモデル化し、それらのモデルをコンピューター上でシミュレートしてネットワークをトレーニングする必要がありました。 FFM 手法ではモデリング プロセスが不要になり、システムが学習と最適化に実験データを直接使用できるようになります。これは、トレーニングで各層を後ろから前にチェックする (バックプロパゲーション) 必要がなくなり、ネットワークのパラメーターを前から後ろに直接更新できることも意味します。パズルのように例えると、バックプロパゲーションです。
ニューラルネットワークには活性化関数はもう必要ないのでは？レイヤー正規化には非線形表現も！
Jul 03, 2024 pm 02:11 PM
AIxivコラムは、当サイトが学術的・技術的な内容を掲載するコラムです。過去数年間で、このサイトの AIxiv コラムには 2,000 件を超えるレポートが寄せられ、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室がカバーされ、学術交流と普及を効果的に促進しています。共有したい優れた作品がある場合は、お気軽に寄稿するか、報告のために当社までご連絡ください。提出電子メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com この記事の著者は全員、北京大学人工知能学部の黄磊准教授および複雑重要ソフトウェア環境国家重点研究所のチームのメンバーです。最初の著者である Ni Yunhao は大学院 1 年生、2 番目の著者 Guo Yuxin は大学院 3 年生、3 番目の著者 Jia Junlong は大学院 2 年生、責任著者は黄磊准教授
CLIP は、RNN として使用すると CVPR として選択されます。トレーニングなしで無数の概念をセグメント化できます。オックスフォード大学と Google Research
Jun 09, 2024 pm 12:53 PM
CLIP は周期的に呼び出され、追加のトレーニングなしで無数の概念を効果的にセグメント化します。映画のキャラクター、ランドマーク、ブランド、一般的なカテゴリを含む任意のフレーズ。オックスフォード大学と Google Research の共同チームによるこの新しい成果は CVPR2024 に承認され、コードはオープンソース化されました。チームは、CLIPasRNN (略して CaR) と呼ばれる新しいテクノロジーを提案しました。これにより、オープンボキャブラリーの画像セグメンテーションの分野におけるいくつかの重要な問題が解決されます。トレーニング データは必要ありません。従来の方法では、微細なデータを得るために大量のマスク アノテーションまたは画像テキスト データセットが必要です。 -チューニング、CaR このテクノロジーは追加のトレーニング データなしで機能します。オープン語彙の制限: 事前トレーニングされたビジュアル言語モデル (VLM) は、微調整後のオープン語彙を処理する能力に制限があります。 C
さまざまなアプリケーションシナリオに最適な Golang フレームワークを選択する方法
Jun 05, 2024 pm 04:05 PM
アプリケーションのシナリオに基づいて最適な Go フレームワークを選択します。アプリケーションの種類、言語機能、パフォーマンス要件、エコシステムを考慮します。一般的な Go フレームワーク: Jin (Web アプリケーション)、Echo (Web サービス)、Fiber (高スループット)、gorm (ORM)、fasthttp (速度)。実際のケース: REST API (Fiber) の構築とデータベース (gorm) との対話。フレームワークを選択します。主要なパフォーマンスには fasthttp、柔軟な Web アプリケーションには Jin/Echo、データベース インタラクションには gorm を選択してください。
