Модели с дискретными параметрами - новая тенденция в глубоком обучении? (Часть 1) скачать в хорошем качестве

Модели с дискретными параметрами - новая тенденция в глубоком обучении? (Часть 1)

0:00:00 Introduction 0:06:21 Hierarchical Multiscale RNN 0:37:07 Variational Autoencoder (VAE) 1:09:29 Graph Neural Networks 1:25:22 Generative Adversarial Network 1:46:39 Learning to rank В машинном обучении модели с дискретными параметрами могут использоваться для различных задач, таких как классификация, кластеризация, генерация данных и многое другое. Например, в задаче классификации, параметры модели могут представлять собой индексы классов, к которым принадлежат объекты. Использование дискретных параметров может иметь свои преимущества, такие как более компактное представление модели, легкость интерпретации результатов и возможность учесть категориальные признаки в данных. Однако работа с дискретными параметрами также может создавать сложности в обучении и оптимизации моделей. Интерес к моделям с дискретными параметрами возрастает в связи с появлением новых методов и алгоритмов, которые позволяют эффективно обучать и использовать такие модели в различных приложениях машинного обучения и искусственного интеллекта. Собственно, цель всего доклада - обьяснить полезность таких моделей. https://qudata.com/ Ukrainian IT-company. Machine Learning | Data Science | Artificial Intelligence #artificialintelligence #MachineLearning #ReinforcementLearning #ИскусственныйИнтеллект #Машинноеобучение