tag :: learning deep | BibSonomy

закладки (спрятать)103
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1Hierarchical framework for interpretable and specialized deep reinforcement learning-based predictive maintenance - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169023X23001003
4 месяцев назад , @scch
deep
framework
interpretability
learning
regression
deepframeworkinterpretabilitylearningregression
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
97archive ouverte
http://https://hal-lara.archives-ouvertes.fr/
9 месяцев назад , @khadri-amina
deep
learning
deeplearning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Goal-oriented sensitivity analysis of hyperparameters in deep learning
http://hal.science/hal-03128298v5
9 месяцев назад , @attika
Scientific
deep
hyperparameter
learning
machine
optimization
Scientificdeephyperparameterlearningmachineoptimization
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1deep learning cours
https://openclassrooms.com/fr/courses/6417031-objectif-ia-initiez-vous-a-lintelligence-artificielle/6823506-apprehendez-le-deep-learning-ou-lapprentissage-profond#:~:text=L'apprentissage%20profond%20(ou%20Deep,des%20r%C3%A9seaux%20de%20neurones%20artificiels.
год назад , @ahmedbouida
deep
learning
deeplearning
(1)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Chen-Cai-OSU/awesome-equivariant-network: Paper list for equivariant neural network
https://github.com/Chen-Cai-OSU/awesome-equivariant-network
год назад , @becker
group
equivariant
neural
networks
nn
geometric
deep
learning
network
mmis
kirste
groupequivariantneuralnetworksnngeometricdeeplearningnetworkmmiskirste
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1(56) Deep Learning — Andreas Geiger - YouTube
https://www.youtube.com/playlist?list=PL05umP7R6ij3NTWIdtMbfvX7Z-4WEXRqD
2 лет назад , @becker
deep
learning
lecture
teaching
deeplearninglectureteaching
(0)
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
Datenschutz
big
data
deep
learning
machine
ml
predictive
privacy
Datenschutzbigdatadeeplearningmachinemlpredictiveprivacy
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1GitHub - divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui: Diffusion Bee is the easiest way to run Stable Diffusion locally on your M1 Mac. Comes with a one-click installer. No dependencies or technical knowledge needed.
Diffusion Bee is the easiest way to run Stable Diffusion locally on your M1 Mac. Comes with a one-click installer. No dependencies or technical knowledge needed. - GitHub - divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui: Diffusion Bee is the easiest way to run Stable Diffusion locally on your M1 Mac. Comes with a one-click installer. No dependencies or technical knowledge needed.
2 лет назад , @hotho
deep
diffusion
generator
image
learning
stable
deepdiffusiongeneratorimagelearningstable
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1The Best GPUs for Deep Learning in 2020 — An In-depth Analysis
https://timdettmers.com/2020/09/07/which-gpu-for-deep-learning/
2 лет назад , @becker
gpu
comparison
deep
learning
benchmark
technical
gpucomparisondeeplearningbenchmarktechnical
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Democratizing access to large-scale language models with OPT-175B
https://ai.facebook.com/blog/democratizing-access-to-large-scale-language-models-with-opt-175b/
2 лет назад , @hotho
LM
Literaturverwaltung
big
deep
language
learning
model
LMLiteraturverwaltungbigdeeplanguagelearningmodel
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Best GPU for Deep Learning in 2022 (so far)
https://lambdalabs.com/blog/best-gpu-2022-sofar/
2 лет назад , @becker
benchmark
gpu
deep
learning
comparison
nvidia
benchmarkgpudeeplearningcomparisonnvidia
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1540 Milliarden Parameter: Googles KI-System kann Arithmetik und erkennt Humor | heise online
https://www.heise.de/news/540-Milliarden-Parameter-Googles-KI-System-kann-Arithmetik-und-erkennt-Humor-6664503.html
2 лет назад , @hotho
AI
KI
big
deep
google
learning
model
AIKIbigdeepgooglelearningmodel
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Google AI Blog: KELM: Integrating Knowledge Graphs with Language Model Pre-training Corpora
https://ai.googleblog.com/2021/05/kelm-integrating-knowledge-graphs-with.html
2 лет назад , @hotho
KG
LM
data
dataset
deep
integration
learning
model
KGLMdatadatasetdeepintegrationlearningmodel
(0)
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
2 лет назад , @hotho
deep
learning
m1
mac
macbook
machine
network
neural
nn
tensorflow
deeplearningm1macmacbookmachinenetworkneuralnntensorflow
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Lex Fridman
AI researcher working on autonomous vehicles, human-robot interaction, and machine learning at MIT and beyond.
3 лет назад , @esistimfluss
2021
Fahren
Intelligenz
autonomes
deep
künstliche
learning
2021FahrenIntelligenzautonomesdeepkünstlichelearning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1GitHub - sebastianruder/NLP-progress: Repository to track the progress in Natural Language Processing (NLP), including the datasets and the current state-of-the-art for the most common NLP tasks.
https://github.com/sebastianruder/NLP-progress
3 лет назад , @hotho
nlp
progress
deep
learning
paper
übersicht
survey
nlpprogressdeeplearningpaperübersichtsurvey
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Must-read Papers on pre-trained language models
https://pythonawesome.com/must-read-papers-on-pre-trained-language-models/
4 лет назад , @hotho
bert
elmo
language
model
deep
learning
ml
pre-trained
bertelmolanguagemodeldeeplearningmlpre-trained
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1hurcy/awesome-ehr-deeplearning: Curated list of awesome papers for electronic health records(EHR) mining, machine learning, and deep learning.
https://github.com/hurcy/awesome-ehr-deeplearning
4 лет назад , @becker
awesome
ehr
data
deep
learning
cureated
list
overview
review
survey
awesomeehrdatadeeplearningcureatedlistoverviewreviewsurvey
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2GitHub - facebookresearch/detectron2: Detectron2 is FAIR's next-generation platform for object detection and segmentation.
https://github.com/facebookresearch/detectron2
4 лет назад , @hotho
image
segmentation
network
cnn
deep
learning
imagesegmentationnetworkcnndeeplearning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1GitHub - f90/Wave-U-Net: Implementation of the Wave-U-Net for audio source separation
https://github.com/f90/Wave-U-Net
4 лет назад , @hotho
audio
deep
learning
unet
audiodeeplearningunet
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)270
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Recognizing traffic signs with synthetic data and deep learning
A. Naghipour. BOHR Journal of Computational Intelligence and Communication Network, 1 (1): 7-15 (2023)
4 дней назад , @bjcicnjournal
deep
learning
deeplearning
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Chebifier: Automating semantic classification in ChEBI to accelerate data-driven discovery
M. Glauer, F. Neuhaus, S. Flügel, M. Wosny, T. Mossakowski, A. Memariani, J. Schwerdt, и J. Hastings. Digital Discovery, (2024)
один месяц назад , @tillmo
deep
learning
loss
myown
ontology
semantic
deeplearninglossmyownontologysemantic
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Sentiment Analysis Classification of ChatGPT on Twitter Big Data in Indonesia Using Fast R-CNN
S. Pipin, F. Sinaga, S. Winardi, и M. Hakim. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 7 (4): 2137-2148 (2023)
2 месяцев назад , @siopipin
Analysis
ChatGPT
Data
Deep
Fast
Learning
R-CNN
Sentiment
Twitter
myown
AnalysisChatGPTDataDeepFastLearningR-CNNSentimentTwittermyown
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
H. Touvron, T. Lavril, G. Izacard, X. Martinet, M. Lachaux, T. Lacroix, B. Rozière, N. Goyal, E. Hambro, F. Azhar и 4 other автор(ы). (2023)
2 месяцев назад , @boggog
deep
learning
ml
nlp
deeplearningmlnlp
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Adam: A Method for Stochastic Optimization
D. Kingma, и J. Ba. (2017)
2 месяцев назад , @boggog
deep
learning
ml
deeplearningml
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
27Deep Residual Learning for Image Recognition
K. He, X. Zhang, S. Ren, и J. Sun. (2015)
2 месяцев назад , @boggog
deep
learning
ml
deeplearningml
(0)
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)
3 месяцев назад , @ijtsrd
Artificial
Machine
Marketing,
algorithm,
customer-centric
deep
intelligence,
learning
learning,
ArtificialMachineMarketing,algorithm,customer-centricdeepintelligence,learninglearning,
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1FACIAL HUMAN EMOTION RECOGNITION BY USING YOLO FACES DETECTION ALGORITHM
M. |. CENTRAL ASIAN JOURNAL OF MATHEMATICAL THEORY AND COMPUTER SCIENCES, 4 (10): 1-11 (октября 2023)
3 месяцев назад , @centralasian_20
Classification,
Convolutional
Deep
Emotion
Extraction,
Facial
Feature
Learning
Networks,
Neural
Recognition,
Classification,ConvolutionalDeepEmotionExtraction,FacialFeatureLearningNetworks,NeuralRecognition,
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Nano Robot app simulation to aid deep learning education
M. |. CENTRAL ASIAN JOURNAL OF MATHEMATICAL THEORY AND COMPUTER SCIENCES, 4 (8): 22-25 (августа 2023)
3 месяцев назад , @centralasian_20
Aid,
App,
Deep
Education
Learning
Nano,
Robot
Simulation,
Aid,App,DeepEducationLearningNano,RobotSimulation,
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Inductive 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)
4 месяцев назад , @erichoang
#rank1
Co-offender
Crime
Deep
Inductive
Machine
Repeat
Transductive
learning
link
linkage
myown
networks
neural
offenders
prediction
#rank1Co-offenderCrimeDeepInductiveMachineRepeatTransductivelearninglinklinkagemyownnetworksneuraloffendersprediction
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Inductive 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)
4 месяцев назад , @l3s
myown
neural
from:erichoang
Transductive
learning
linkage
Deep
Repeat
link
#rank1
networks
Machine
offenders
Co-offender
Crime
Inductive
prediction
myownneuralfrom:erichoangTransductivelearninglinkageDeepRepeatlink#rank1networksMachineoffendersCo-offenderCrimeInductiveprediction
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Deep Learning for Climate Model Output Statistics
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, и A. Hotho. EGU General Assembly, (2021)
5 месяцев назад , @jmuagpaeth
MOS
from:kaziegler
deep
learning
climate
model
statistics
MOSfrom:kazieglerdeeplearningclimatemodelstatistics
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
6ConvMOS: climate model output statistics with deep learning
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, и A. Hotho. Data Mining and Knowledge Discovery, 37 (1): 136--166 (01.01.2023)
5 месяцев назад , @jmuagpaeth
MOS
myown
from:kaziegler
deep
learning
climate
model
statistics
MOSmyownfrom:kazieglerdeeplearningclimatemodelstatistics
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
6ConvMOS: climate model output statistics with deep learning
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, и A. Hotho. Data Mining and Knowledge Discovery, 37 (1): 136--166 (2022)
5 месяцев назад , @jmuagpaeth
MOS
from:kaziegler
deep
learning
climate
model
statistics
MOSfrom:kazieglerdeeplearningclimatemodelstatistics
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
8Deep Learning for Climate Model Output Statistics
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, и A. Hotho. NeurIPS 2020 Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning, (2020)
5 месяцев назад , @jmuagpaeth
MOS
from:kaziegler
deep
learning
climate
model
statistics
MOSfrom:kazieglerdeeplearningclimatemodelstatistics
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Deep Learning for Climate Model Output Statistics
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, и A. Hotho. EGU General Assembly, (2021)
5 месяцев назад , @kaziegler
MOS
climate
deep
from:kaziegler
learning
model
statistics
MOSclimatedeepfrom:kazieglerlearningmodelstatistics
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
6ConvMOS: climate model output statistics with deep learning
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, и A. Hotho. Data Mining and Knowledge Discovery, 37 (1): 136--166 (2022)
5 месяцев назад , @kaziegler
MOS
climate
deep
from:kaziegler
learning
model
statistics
MOSclimatedeepfrom:kazieglerlearningmodelstatistics
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
8Deep Learning for Climate Model Output Statistics
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, и A. Hotho. NeurIPS 2020 Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning, (2020)
5 месяцев назад , @kaziegler
MOS
climate
deep
from:kaziegler
learning
model
statistics
MOSclimatedeepfrom:kazieglerlearningmodelstatistics
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
6ConvMOS: climate model output statistics with deep learning
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, и A. Hotho. Data Mining and Knowledge Discovery, 37 (1): 136--166 (01.01.2023)
5 месяцев назад , @kaziegler
MOS
climate
deep
from:kaziegler
learning
model
myown
statistics
MOSclimatedeepfrom:kazieglerlearningmodelmyownstatistics
(0)
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)
7 месяцев назад , @jaeschke
ai
deep
learning
machine
ml
neurosymbolic
aideeplearningmachinemlneurosymbolic
(0)
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