[Most Recent Entries] [Calendar View]
Wednesday, October 12th, 2016
| Time | Event |
| 2:44p | Факторное моделирование с помощью нейронной сети В статье рассматривается факторное моделирование с помощью метода факторизации на базе нейронной сети и алгоритма обратного распространения ошибки. Этот метод факторизации является альтернативой классическому факторному анализу. Данный метод был усовершенствован для проведения факторного вращения и получения интерпретируемого решения. Факторная структура, полученная с помощью данного метода факторизации, находятся в соответствии с результатами факторного моделирования посредством других методов. Читать дальше → |
| 3:59p | Обзор топологий глубоких сверточных нейронных сетей  Это будет длиннопост. Я давно хотел написать этот обзор, но sim0nsays меня опередил, и я решил выждать момент, например как появятся результаты ImageNet’а. Вот момент настал, но имаджнет не преподнес никаких сюрпризов, кроме того, что на первом месте по классификации находятся китайские эфэсбэшники. Их модель в лучших традициях кэгла является ансамблем нескольких моделей (Inception, ResNet, Inception ResNet) и обгоняет победителей прошлого всего на полпроцента (кстати, публикации еще нет, и есть мизерный шанс, что там реально что-то новое). Кстати, как видите из результатов имаджнета, что-то пошло не так с добавлением слоев, о чем свидетельствует рост в ширину архитектуры итоговой модели. Может, из нейросетей уже выжали все что можно? Или NVidia слишком задрала цены на GPU и тем самым тормозит развитие ИИ? Зима близко? В общем, на эти вопросы я тут не отвечу. Зато под катом вас ждет много картинок, слоев и танцев с бубном. Подразумевается, что вы уже знакомы с алгоритмом обратного распространения ошибки и понимаете, как работают основные строительные блоки сверточных нейронных сетей: свертки и пулинг.Читать дальше → |
| << Previous Day |
2016/10/12 [Calendar] |
Next Day >> |