Байесовский подход к непрерывному обучению с помощью памяти с генеративным воспроизведением Вступление В этом сообщении в блоге объясняется подход, представленный в статье Куонг В. Нгуен, Инчжэнь Ли, Тханг Д. Буй, Ричард Э. Тернер «Вариационное непрерывное обучение», опубликованной в качестве доклада конференции на ICLR 2018. Эта статья посвящена непрерывному обучению с байесовский подход с использованием вариационного вывода. Во второй части мы представляем новый подход,..

Эндрю Нг открывает для слушателей черный ящик глубокого обучения на втором курсе Специализированный курс глубокого обучения, предлагаемый Coursera . Это очень хороший класс, который дает аудитории знания о нейронных сетях и о том, как их применять для решения реальных проблем в различных отраслевых приложениях. Улучшение глубоких нейронных сетей: настройка, регуляризация и оптимизация гиперпараметров На втором курсе специализации« Глубокое обучение вы..

Автор: Скотт Золди, главный аналитик Вы когда-нибудь хотели немедленно использовать неструктурированные данные, избегая хлопот с их тегированием? Это можно сделать с помощью совместного поведенческого профилирования. Совместные поведенческие профили создаются путем применения подхода текстовой аналитики к адаптивному обучению без учителя в реальном времени. Эти совместные поведенческие профили можно использовать для выявления аномалий в поведении клиентов без необходимости применять теги..