Эта история предназначена для того, чтобы записать то, что я недавно узнал об убытке Additive Margin Softmax (AM-softmax). Прежде чем говорить об AM-Softmax, нам нужно рассмотреть, что такое Angular Softmax (A-Softmax). Исходный софтмакс Здесь f — входные данные последнего полносвязного слоя. W — параметры последнего слоя. Угловой Софтмакс https://arxiv.org/pdf/1704.08063.pdf По сравнению с оригинальным softmax авторы вносят следующие изменения: нормализовать..

Откройте для себя скрытую силу индекса язвы, осциллятора импульса Чанде, преобразования Гильберта — периода доминантного цикла, адаптивной скользящей средней Кауфмана и тройной экспоненциальной средней для успеха в торговле. Технический анализ является важным инструментом, который трейдеры используют для прогнозирования будущих движений цен на финансовых рынках. Многие технические…

Введение Машинное обучение широко закодировано на Python. Это было бы хорошо для обучения, но мы должны сделать это быстрее для наших продуктов и интегрировать развернутые приложения. Для этой цели я решил предоставить учебники по этому вопросу. Я надеюсь, что эти руководства помогут инженерам и исследователям. Все коды доступны в репозитории Github . Если вы работаете над PyTorch, вы также можете проверить эту серию для PyTorch в c++. Монтаж Мы будем использовать библиотеку..

Эта статья была написана Алпарсланом Месри и Джемом ОЗЧЕЛИК . В этом исследовании мы создадим модель ARIMA для прогнозирования будущих объемов продаж на рынке с использованием Python. Требуемые библиотеки; На этом этапе мы загрузили данные. Когда мы посмотрим на df, мы увидим, что данные даты в столбце «Месяц» не очень регулярны. Нам нужно отредактировать эти данные с помощью манипулирования данными. Во время цикла for и последующего процесса мы редактировали..

Выводы половины оценочных заданий сомнительны. Главный виновник? Нормализатор текста. В сентябре OpenAI выпустила Whisper , новую многоцелевую модель распознавания речи. Он обучен на больших наборах данных, чем предыдущая работа, и особенно хорош в задачах с нулевым выстрелом, то есть задачах, для которых он не был обучен. Исследовательская работа , выпущенная (но не рецензируемая) по модели, описывает, оценивает и…

MLOps, объединение методов машинного обучения и DevOps, предлагает решение для преодоления многочисленных препятствий. По мере того, как организации погружаются в мир машинного обучения (ML), они часто сталкиваются с проблемами при эффективном развертывании моделей ML и получении ценности для бизнеса. MLOps, объединение методов машинного обучения и DevOps, предлагает решение для преодоления этих препятствий. Стимулируя инженерную культуру машинного обучения, MLOps позволяет..