tag :: ml | BibSonomy

закладки (спрятать)559
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1ltfp_book.pdf
https://www.di.ens.fr/%7Efbach/ltfp_book.pdf
2 месяцев назад , @bshanks
learningtheory
ml
learningtheoryml
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Opus 1.5 released: Opus gets a machine learning upgrade | Hacker News
https://news.ycombinator.com/item?id=39593256
2 месяцев назад , @bshanks
codec
ml
opus
codecmlopus
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Where is Noether's principle in machine learning? | Hacker News
https://news.ycombinator.com/item?id=39560862
2 месяцев назад , @bshanks
ml
noether
physics
mlnoetherphysics
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Where Is Noether's Principle in Machine Learning?
Noether
2 месяцев назад , @bshanks
ml
noether
physics
mlnoetherphysics
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Towards Automation
https://publicationslist.org/data/jorge-martinez-gil/ref-206/Towards-Automation.pdf
3 месяцев назад , @jomargi
ai
automation
deep-learning
e-recruitment
ml
recruitment
towards
aiautomationdeep-learninge-recruitmentmlrecruitmenttowards
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2An Opinionated Guide to ML Research
http://joschu.net/blog/opinionated-guide-ml-research.html
3 месяцев назад , @jomargi
ai
deep-learning
ml
aideep-learningml
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Zayd's Blog – Why is machine learning 'hard'?
https://ai.stanford.edu/~zayd/why-is-machine-learning-hard.html
3 месяцев назад , @bshanks
debug
ml
debugml
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1A model of conceptual bootstrapping in human cognition | Nature Human Behaviour
https://www.nature.com/articles/s41562-023-01719-1
7 месяцев назад , @bshanks
cogsci
commonsense
concept
ml
cogscicommonsenseconceptml
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1When would one use Random Forests over Gradient Boosted Machines (GBMs)? - Quora
https://www.quora.com/When-would-one-use-Random-Forests-over-Gradient-Boosted-Machines-GBMs
7 месяцев назад , @bshanks
gbm
ml
randomforest
rf
gbmmlrandomforestrf
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1facebook/prophet: Tool for producing high quality forecasts for time series data that has multiple seasonality with linear or non-linear growth.
https://github.com/facebook/prophet
7 месяцев назад , @bshanks
ml
timeseries
mltimeseries
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Model development on Prophet stopped this year: https://medium.com/@cuongduong_3... | Hacker News
https://news.ycombinator.com/item?id=37665177
7 месяцев назад , @bshanks
ml
timeseries
mltimeseries
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1JAX Quickstart — JAX documentation
https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/quickstart.html
7 месяцев назад , @bshanks
gpu
ml
numpy
gpumlnumpy
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Microsoft Researchers Propose Neural Graphical Models (NGMs): A New Type of Probabilistic Graphical Models (PGM) that Learns to Represent the Probability Function Over the Domain Using a Deep Neural Network - MarkTechPost
https://www.marktechpost.com/2023/09/26/microsoft-researchers-propose-neural-graphical-models-ngms-a-new-type-of-probabilistic-graphical-models-pgm-that-learns-to-represent-the-probability-function-over-the-domain-using-a-deep-neural-n/
7 месяцев назад , @bshanks
bayesnet
ml
pgm
bayesnetmlpgm
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1GitHub - charliecb/Logion
Logion is a system for infilling text and detecting corruptions in ancient and medieval Greek works
9 месяцев назад , @avs
Digital_Humanities
Griechisch
ML
Digital_HumanitiesGriechischML
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Run 100B+ language models at home, BitTorrent‑style | Hacker News
https://news.ycombinator.com/item?id=35239972
год назад , @bshanks
gpt
ml
neuralnet
nnet
gptmlneuralnetnnet
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Petals – Decentralized platform for running 100B+ language models
https://petals.ml/
год назад , @bshanks
gpt
ml
neuralnet
nnet
gptmlneuralnetnnet
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Would be interesting to get a list of those 40 papers mentioned | Hacker News
https://news.ycombinator.com/item?id=34638223
год назад , @bshanks
ml
ml
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Ask HN: What were the papers on the list Ilya Sutskever gave John Carmack? | Hacker News
https://news.ycombinator.com/item?id=34641359
год назад , @bshanks
ml
ml
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1GitHub - geohot/tinygrad: You like pytorch? You like micrograd? You love tinygrad! ❤️
https://github.com/geohot/tinygrad
2 лет назад , @bshanks
machinelearning
micrograd
ml
pytorch
machinelearningmicrogradmlpytorch
(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

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)3058
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

4Will we run out of data? An analysis of the limits of scaling datasets in Machine Learning
P. Villalobos, J. Sevilla, L. Heim, T. Besiroglu, M. Hobbhahn, и A. Ho. (2022)cite arxiv:2211.04325.
год назад , @jaeschke
data
dataset
learning
machine
ml
training
datadatasetlearningmachinemltraining
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Online Prediction of Molded Part Quality in the Injection Molding Process Using High-Resolution Time Series
L. Bogedale, S. Doerfel, A. Schrodt, и H. Heim. Polymers, 15 (4): 978 (февраля 2023)
год назад , @sdo
2023
avaps
ml
mold
myown
part
polymers
spritzguss
2023avapsmlmoldmyownpartpolymersspritzguss
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling
L. Chen, K. Lu, A. Rajeswaran, K. Lee, A. Grover, M. Laskin, P. Abbeel, A. Srinivas, и I. Mordatch. (2021)cite arxiv:2106.01345Comment: First two authors contributed equally. Last two authors advised equally.
год назад , @jaeschke
deeplearning
learning
machine
ml
plk
reinforcement
rl
transformer
deeplearninglearningmachinemlplkreinforcementrltransformer
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Fooling Automated Surveillance Cameras: Adversarial Patches to Attack Person Detection.
S. Thys, W. Ranst, и T. Goedemé. CVPR Workshops, стр. 49-55. Computer Vision Foundation / IEEE, (2019)
год назад , @csl_uth
ML
security
MLsecurity
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Adversarial T-Shirt! Evading Person Detectors in a Physical World.
K. Xu, G. Zhang, S. Liu, Q. Fan, M. Sun, H. Chen, P. Chen, Y. Wang, и X. Lin. ECCV (5), том 12350 из Lecture Notes in Computer Science, стр. 665-681. Springer, (2020)
год назад , @csl_uth
ML
security
MLsecurity
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Adversarial Attacks Against Medical Deep Learning Systems.
S. Finlayson, I. Kohane, и A. Beam. CoRR, (2018)
год назад , @csl_uth
ML
security
MLsecurity
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Sparse2Dense: From direct sparse odometry to dense 3D reconstruction.
J. Tang, J. Folkesson, и P. Jensfelt. CoRR, (2019)
год назад , @csl_uth
ML
SLAM
MLSLAM
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Miss the Point: Targeted Adversarial Attack on Multiple Landmark Detection.
Q. Yao, Z. He, H. Han, и S. Zhou. MICCAI (4), том 12264 из Lecture Notes in Computer Science, стр. 692-702. Springer, (2020)
год назад , @csl_uth
ML
security
MLsecurity
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3CNN-SLAM: Real-Time Dense Monocular SLAM with Learned Depth Prediction.
K. Tateno, F. Tombari, I. Laina, и N. Navab. CVPR, стр. 6565-6574. IEEE Computer Society, (2017)
год назад , @csl_uth
ML
SLAM
MLSLAM
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Comparative Study of Deep Learning Based Features in SLAM.
C. Deng, K. Qiu, R. Xiong, и C. Zhou. ACIRS, стр. 250-254. IEEE, (2019)
год назад , @csl_uth
ML
SLAM
MLSLAM
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Geometric Correspondence Network for Camera Motion Estimation.
J. Tang, J. Folkesson, и P. Jensfelt. IEEE Robotics Autom. Lett., 3 (2): 1010-1017 (2018)
год назад , @csl_uth
ML
SLAM
MLSLAM
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2A Comparison of CNN-Based and Hand-Crafted Keypoint Descriptors.
Z. Dai, X. Huang, W. Chen, L. He, и H. Zhang. ICRA, стр. 2399-2404. IEEE, (2019)
год назад , @csl_uth
ML
SLAM
MLSLAM
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3GCNv2: Efficient Correspondence Prediction for Real-Time SLAM.
J. Tang, L. Ericson, J. Folkesson, и P. Jensfelt. IEEE Robotics Autom. Lett., 4 (4): 3505-3512 (2019)
год назад , @csl_uth
ML
SLAM
MLSLAM
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3DXSLAM: A Robust and Efficient Visual SLAM System with Deep Features.
D. Li, X. Shi, Q. Long, S. Liu, W. Yang, F. Wang, Q. Wei, и F. Qiao. CoRR, (2020)
год назад , @csl_uth
ML
SLAM
MLSLAM
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Pretrained Transformers for Text Ranking: BERT and Beyond
J. Lin, R. Nogueira, и A. Yates. (2020)cite arxiv:2010.06467Comment: Final preproduction version of volume in Synthesis Lectures on Human Language Technologies by Morgan & Claypool.
год назад , @jaeschke
bert
deeplearning
information
ir
learning
machine
ml
network
neural
retrieval
transformer
bertdeeplearninginformationirlearningmachinemlnetworkneuralretrievaltransformer
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data?
L. Grinsztajn, E. Oyallon, и G. Varoquaux. Thirty-sixth Conference on Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track, (2022)
год назад , @becker
citedby:scholar:count:5
citedby:scholar:timestamp:2022-12-1
comparison
data
decision
evaluation
forest
learning
machine
ml
network
neural
nn
performance
random
tabular
tree
trees
citedby:scholar:count:5citedby:scholar:timestamp:2022-12-1comparisondatadecisionevaluationforestlearningmachinemlnetworkneuralnnperformancerandomtabulartreetrees
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Interpretable machine learning prediction of all-cause mortality
W. Qiu, H. Chen, A. Dincer, S. Lundberg, M. Kaeberlein, и S. Lee. medRxiv, (2022)
год назад , @becker
fuelln
interpretable
machine
learning
ml
supervised
distance
collaboration
citedby:scholar:count:3
citedby:scholar:timestamp:2022-11-30
fuellninterpretablemachinelearningmlsuperviseddistancecollaborationcitedby:scholar:count:3citedby:scholar:timestamp:2022-11-30
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1CCGL: Contrastive Cascade Graph Learning
X. Xu, F. Zhou, K. Zhang, и S. Liu. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, (2022)
год назад , @jaeschke
cascade
contrastive
deeplearning
graph
learning
machine
ml
network
neural
cascadecontrastivedeeplearninggraphlearningmachinemlnetworkneural
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1A Study on Prediction of Share Price by Using Machine Learning LSTM Model
M. Hussain. INTERNATIONAL JOURNAL OF TREND IN SCIENTIFIC RESEARCH AND DEVELOPMENT, 6 (6): 859-866 (октября 2022)
год назад , @ijtsrd
CNN
Close
DL
High
LSTM
Low
ML
Open
Trade
CNNCloseDLHighLSTMLowMLOpenTrade
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Informed Machine Learning -- A Taxonomy and Survey of Integrating Knowledge into Learning Systems
L. von Rueden, S. Mayer, K. Beckh, B. Georgiev, S. Giesselbach, R. Heese, B. Kirsch, J. Pfrommer, A. Pick, R. Ramamurthy и 4 other автор(ы). (2019)cite arxiv:1903.12394Comment: Accepted at IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering: https://ieeexplore.ieee.org/document/9429985.
2 лет назад , @annakrause
knowledgeintegration
ml
survey
todo:read
knowledgeintegrationmlsurveytodo:read
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

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