#学习
Machine Learning Cohorts: A Synthesis(github.com)
2021-6-21 1:25
永久链接“数据科学家”，“机器学习开发人员”，“深度学习工程师”，“数据工程师”，“ML OPS工程师”，以及“数据分析师”通常是过载的角色标题 - 并且不一定指示用户的日子 - 今天的工作，或他们使用的工具来实现这项工作。
为了更好地了解和表征这些不同的用户段，我们可以使用在卡格中引用的工具，库和框架：机器学习状......
Reinforcement Learning: Theory and Algorithms(rltheorybook.github.io)
2021-6-20 11:45华盛顿大学。 研究兴趣：机器学习，人工智能，优化，统计
New Machine Learning Gems for Ruby(ankane.org)
2021-6-20 8:54
8月，我举行了改善Ruby的机器学习生态系统，不确定它会去哪里。在接下来的5个月内，我最终释放了16个图书馆，并在路上汲取了很多东西。我想分享一些知识并介绍一些您现在可以在Ruby中使用的库。
有许多很多机器图书馆为Python，所以一个自然的地方开始就是看看它将它们带到红宝石上。它证明了比共同主题的预期更少。
......
2021-6-20 3:52
下载PDF摘要：深入学习已经彻底改变了计算机视觉，Naturallanguage理解，语音识别，信息检索等。然而，随着深度学习模型的逐步改进，他们的参数，延迟，培训所需的资源等。拥有所有人都显着下降。因此，要注意模型的这些足迹度量，这一切都很重要，而不仅仅是其质量。我们提出了激励深入学习效率的问题，然后是一个模型效率......
Learning to Love a Rigid and Inflexible Language(devblog.blackberry.com)
2021-6-19 20:25
我已经足够大，以记住1970年代中期的新电脑语言的稻草人，雪橇，锡曼，熨斗和钢铁公司规范的出版物 - 这是一种成为ADA的语言。几年后，我读了C. A. R. HOARE＆＃39;在批评AGLOL 68的复杂性之后，他在新的ADA语言上击败了他的凝视：
不要允许这种语言在其目前的状态下用于可靠性至关重要的应用程序......
Where Are Pixels? – A Deep Learning Perspective(ppwwyyxx.com)
2021-6-19 11:13
从技术上讲，图像是映射连续域的函数，例如，一个盒子$ [0，x] \ times [0，y] $，强度（r，g，b）。要将其存储在计算机存储器上，图像被离散到数组阵列[H] [W]，其中每个元素阵列[i] [j]是像素。
离散化如何工作？离散像素如何涉及底层连续图像的抽象概念？这些基本问题在计算机图形和amp中发挥......
2021-6-17 22:44
Chris Nicholson是Pathmind的创始人兼首席执行官，该公司将深入加强学习应用于工业运营和供应链。
大多数机器学习算法在街道上喊叫。他们表现了一个人可以在一秒钟内完成的看法任务。但另一种艾美 - 深入加强学习 - 是战略性的。它学会如何采取一系列行动以达到目标。这是强大而聪明的 - 它会改变很多行......
2021-6-13 22:20
根据由弗吉尼亚大学领导的新的心理调查，大多数人在自己的头脑中不舒服。
研究人员表示，调查甚至可能甚至伤害自己 - 甚至伤害自己，而不是独自伤害或独自坐在他们的思想中。
在一系列11项研究中，U.Va。心理学家蒂莫西威尔逊和U.Va的同事。哈佛大学发现，从一系列年龄的学习参与者普遍不喜欢在一个没有任何关系的房间里独......
I want to learn D3. I don’t want to learn Observable. Is that ok? (2019-2021)(talk.observablehq.com)
2021-6-13 18:47
嗨有泰格豪007，欢迎来到可观察。 我希望你发现这个平台有用和社区欢迎。 我同情遇到通过Blocks.org示例遇到与可观察笔记本的链接的困难。 我也很惊讶地发现与“标准”块的链接开始指出可观察的块，例如使用Sankey，径向堆积的栏和钻石II ......等等。 我经常希望在当地托管的论文中脱机使用可视化。 正如我......
The Modern Mathematics of Deep Learning(arxiv.org)
2021-6-12 4:0下载PDF摘要：我们描述了深入学习的数学分析新领域。此菲尔德围绕着一份研究问题列表，没有常用的学习理论框架。这些问题涉及：超分层化神经网络的概念概括力量，在深度架构中的作用深度，显而易见的诅咒诅咒，令人惊讶的成功优化性能证实了问题的非凸性，了解了什么特征，多花架构表现出异常在身体问题中，架构的哪个方面会在努力影响学习......
We Shouldn't Be Surprised People Don't Read(ez.substack.com)
2021-6-11 3:1
今天早上启动盖伊·帕特尔今天早上笑了一下，因为他谈到了一个光滑的制作（和可悲的删除）视频，他谈到了没有读书，推理，因为书籍在出版前1-2年写了1-2岁，他们的信息有缺陷：
“我读的唯一书籍是孩子们的书，这是我的女儿。人们谈论阅读书籍。你知道吗？我写了一本书，我甚至是纽约时报畅销作者，但这是你在一家书店中看到的大多数......
Trying to study textbooks effectively: a year of experimentation(www.lesswrong.com)
2021-6-9 8:37
当我开始学习学习艺术时，我想了解书籍学习的作用。我们如何最好地学习教科书，科学文章或非小说书？学生普通智力的学生可以留在家庭作业之上？是否有可能通过学习如何学习来提高您的年度知识增长率，以百分百如果有动机的学生应该最大限度地提高或令他们满意的课程方法？顶级学者的有多少技能是战略，协作，心理，或仅仅涉及一系列习惯和技术......
2021-6-8 7:38
我们在轻轻地是热情的工程师，他们想要更加高效地学习。那个＆＃39;为什么 - 与我们的社区一起 - 我们希望普及使用自我监督方法来理解和策划原始图像数据。我们的解决方案可以在任何数据注释步骤之前应用，并且学习的表示可用于可视化和分析数据集。这允许通过先进的过滤选择用于模型训练的最佳核心样本集。
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Study finds only 1/3 of adults would take an immortality pill if they could(www.psychnewsdaily.com)
2021-6-7 15:52
大约900名美国成年人的新研究发现，只有33％的人将使用一个假设的生命延伸治疗，这将使他们“永远活跃”，即使它今天可用。大约42％的人表示他们不会使用它，25％的人说他们不确定。
该研究由德克萨斯大学研究员Michael Barnett和Jessica Helphrey发表的研究，在4月21日的老龄化研究中出现。
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Stop saying how simple things are in docs(justsimply.dev)
2021-6-7 12:5作为开发人员，我经常在新技术中发现自己膝盖深处 - 也许调查图书馆或学习语言。我正在尝试在我的脑海中框架新的概念，在手中应用我自己的数据和架构到文档中的通用解释。这个很难（硬！这就是为什么它颠簸阅读的东西：
如果有人被推动到谷歌你写的东西，他们就被困了。被困在一个学位或另一个学位，令人沮丧和烦恼。所以尽量不要......
2021-6-5 2:58
在许多机器学习应用中，可用标记数据的量是产生高性能模型的障碍。 NLP的最新进展表明，您可以通过提供具有大语言模型的推理时间的几个例子来克服这种限制 - 一种称为少量学习的技术。在这个博客文章中，我们＆＃39; ll解释了很少拍摄的学习，并探索称为gpt-neo的大型语言模型和🤗加速推理API，可用于生成自己的预测。......
Machine Learning Deserves Better Than This(blogs.sciencemag.org)
2021-6-3 23:36这是在医疗保健机器学习当前问题上的统计数据概述。这确实是一个非常热门的话题，已经有一段时间了。在大流行期间，普遍一直在洪水，将ML / AI技术应用于各种相关的冠状病毒相关问题。其中一些已经非常远，但其他人在各地工作，每个人都同意机器学习可以真正有用，例如图像分析。
Coronavirus病理学如何揭示肺X射线数据......
The reasons some languages are harder to learn(www.economist.com)
2021-5-16 22:0
W哪些外语学习，有些人远离使用不同字母的人害羞。那些随机看起来似乎象征着语言的难以完全性，未来的任务难度。
所以听到俄罗斯的奉献者说字母是这项工作的最简单部分可能会令人惊讶。如罗马一体，西里尔剧本的脚本在希腊字母表中起源。结果，某些字母看起来相同并且与近相同使用。其他人看起来相同，但有不同的发音，就像在西里尔的那......
Brain Differences Between Men and Women: Evidence from Deep Learning(www.frontiersin.org)
2021-5-16 13:9
Warning: Can only detect less than 5000 characters
Warning: Can only detect less than 5000 characters
在活化层之后加入汇集层。 CNN中的汇集层总结了相同内核地图中邻近神经元组的输出（Krizhevsky等，2012......
2021-5-16 4:26
这个过程是自动的。 您的浏览器将很快重定向到所要求的内容。
2021-5-14 9:16
MasterClass在新一轮资金中筹集了2.25亿美元，它将用于推出新的企业业务并在国际上扩展
F系列由富达领导，参加Baillie Gifford，Eldridge，IVP和Nea
消息人士告诉CNBC，在线学习平台MasterClass在新一轮资金中估价为27.5亿美元。根据球场的说法，从6月20日6月的......
2021-5-13 6:41
科博拉是一种用于机器学习的可视化编程语言，由数据科学家和工程师建造，使ML易于学习和实验。 专注于学习，而不是编程; 在几分钟内构建事物，而无需编写代码或处理类别或命令行等编程概念。 Kobra旨在帮助您学习机器学习，而无需学习如何首先编码。 我们拥有综合教程和文件（即将推出），使学习ML简单而有趣，而不是乏味和......
Debuggable Deep Networks: Sparse Linear Models(gradientscience.org)
2021-5-13 2:38我们展示了学习的深度特征表示上的稀疏线性模型如何导致更具调试的神经网络，同时保持高度准确。
GTA V made photorealistic by new machine learning model(www.youtube.com)
2021-5-12 18:7
增强了光电素质促进了爱望r.Rickter，Hassan Abu Alhaija，以及vladlen koltunpaper：https://arxiv.org/abs/2105.04619code和数据：https：// git ...
Machine Learning at CNN(medium.com)
2021-5-12 7:36
在CNN，我们的使命是以信任，及时和透明的方式通知，参与世界。当我们面对我们这一代最具挑战性的时期，这项任务比以往任何时候都更加重要。由于世界变得越来越多的数字，我们无情地将我们的使命集中在与我们的观众直接联系，了解他们最关心的是什么，并以最符合他们的生活方式最可靠的方式到达它们。特别是我们的数据情报团队利用数据和机......
Total Relighting: Learning to Relight Portraits for Background Replacement(augmentedperception.github.io)
2021-5-11 4:3
我们提出了一种新颖的肖像致密和背景替代系统，其维持高频边界细节，并准确地将受试者的外观精确地通过新的照明点亮，从而产生用于任何所需场景的现实复合图像。我们的技术包括通过Alpha Matting，Chigationing和合成的前景估计。我们证明，这些阶段中的每一个可以在连续的管道中解决，而不使用前瞻（例如已知的背景......
Game theory as an engine for large-scale data analysis(deepmind.com)
2021-5-10 21:27现代AI系统接近识别图像中的对象等任务，并预测蛋白质的3D结构作为勤奋的学生会准备考试。通过培训许多示例问题，他们随着时间的推移最小化他们的错误，直到他们取得成功。但这是一个孤独的努力，只有一种已知的学习形式。学习也通过与他人进行互动和玩耍来进行。单个个人可以单独解决极其复杂的问题是罕见的。通过允许解决这些游戏的品质......
Learning how to think (2015)(fs.blog)
2021-5-10 7:57
没有技能更有价值，更难以通过批判性地思考问题的能力。学校不要教你一种思考方法。思考是可以学到的那些事情之一，但不能被教导。
当思考心灵时，心灵有一个最佳的方式。当正常运行时，您会发现自己有充足的空闲时间。当不正确运行时，大多数时间将被纠正错误。
良好的决定创造时间，坏人消耗它。良好的初步决定多年支付股息，允许丰富......
2021-5-6 11:46
宇宙在数十亿年内发展了数十亿，但研究人员已经开发了一种在不到一天内创建复杂的模拟宇宙的方法。本周发表的技术与国家科学院讨论，汇集了机器学习，高性能计算和天体物理学，并有助于迎来新的高分辨率宇宙学模拟时代。宇宙模拟是挑选出众多奥秘的重要组成部分，包括暗物质和黑暗能量。但到目前为止，研究人员面临着常见的难题，所有的难题都......