Los modelos más simples pueden aventajar el educación profundo en la predicción climática | MIT News
Los científicos ambientales están utilizando cada vez más enormes modelos de inteligencia industrial para hacer predicciones sobre los cambios en el clima y el clima, pero un nuevo estudio de los investigadores del MIT muestra que los modelos más grandes no siempre son mejores. El equipo demuestra que, en ciertos escenarios climáticos, los modelos mucho […]
Procesamiento por lotes vs capacitación de mini lotes en formación profundo
Deep Learning ha revolucionado el campo AI al permitir que las máquinas comprendan información más profunda interiormente de nuestros datos. El formación profundo ha podido hacer esto replicando cómo nuestro cerebro funciona a través de la razonamiento de las sinapsis de neuronas. Uno de los aspectos más críticos de la capacitación de modelos de formación […]
Los investigadores de Tencent AI introducen Hunyuan-T1: un maniquí de estilo reaccionario magnate alimentado por mamba que redefine un razonamiento profundo, eficiencia contextual y estudios de refuerzo centrado en el ser humano
Los modelos de idiomas grandes luchan para procesar y razonar sobre textos largos y complejos sin perder un contexto esencial. Los modelos tradicionales a menudo sufren pérdida de contexto, manejo ineficiente de dependencias de grande importancia y dificultades para alinearse con las preferencias humanas, afectando la precisión y la eficiencia de sus respuestas. Hunyuan-T1 de […]
¿Puede el formación profundo mudar la prevención de insuficiencia cardíaca? | MIT News
El antiguo filósofo difícil y Polymath Aristóteles una vez concluyó que el corazón humano es tri-cámbico y que era el víscera más importante en todo el cuerpo, que rige el movimiento, la sensación y el pensamiento. Hoy, sabemos que el corazón humano en existencia tiene cuatro cámaras y que el cerebro controla en gran medida […]
Los investigadores de Google DeepMind proponen cuantización de Matryoshka: una técnica para mejorar la eficiencia del enseñanza profundo al optimizar los modelos de precisión múltiple sin inmolar la precisión
La cuantización es una técnica crucial en enseñanza profundo para disminuir los costos computacionales y mejorar la eficiencia del maniquí. Los modelos de verbo a gran escalera exigen una potencia de procesamiento significativa, lo que hace que la cuantización sea esencial para minimizar el uso de la memoria y mejorar la velocidad de inferencia. Al […]
Investigadores de la Universidad del Sur de Florida proponen la función de activación TeLU para un estudios profundo rápido y estable
Inspirado por el cerebro, redes neuronales Son esenciales para aceptar imágenes y procesar el jerigonza. Estas redes dependen de funciones de activación que les permiten estudiar patrones complejos. Sin incautación, muchas funciones de activación enfrentan desafíos. Algunos luchan con gradientes de fugalo que ralentiza el estudios en redes profundas, mientras que otros sufren «muerto neuronas”, […]
Ataque adversario selectivo de frecuencia contra clasificadores de señales inalámbricas basados en enseñanza profundo
La comunicación inalámbrica es la saco de los sistemas modernos y permite aplicaciones críticas en los ámbitos marcial, comercial y civil. Su creciente prevalencia ha cambiado la vida cotidiana y las operaciones en todo el mundo, al tiempo que introduce graves amenazas a la seguridad. Los atacantes aprovechan estas vulnerabilidades para interceptar datos confidenciales, interrumpir […]
Prosperidad de la clasificación de neuroimagen basada en formación profundo con destilación de conocimientos de 3D a 2D
Las técnicas de formación profundo se aplican cada vez más al observación de neuroimagen, y las CNN 3D ofrecen un rendimiento superior para imágenes volumétricas. Sin bloqueo, su dependencia de grandes conjuntos de datos es un desafío adecuado al detención costo y esfuerzo requerido para la compilación y anotación de datos médicos. Como alternativa, las […]