Hashbit отзывы
Обновить информацию о сайте. Анализ сайта advcash. Популярность сайта. Отзывы: : 0 : 0 : 0 Оставить отзыв. Скриншот сайта Скриншот сайта временно недоступен. IP адрес а сервера:
Поиск данных по Вашему запросу:
По завершению появится ссылка для доступа к найденным материалам.
Содержание:
Страницы справочника OS X
Всем привет. В преддверии старта данного курса традиционно делимся с вами переводом интересного материала. Глубокое обучение является передовой областью исследований машинного обучения machine learning — ML.
Оно представляет из себя нескольких скрытых слоев искусственных нейронных сетей. Методология глубокого обучения применяет нелинейные преобразования и модельные абстракции высокого уровня на больших базах данных. Последние достижения во внедрении архитектуры глубокого обучения в многочисленных областях уже внесли значительный вклад в развитие искусственного интеллекта. В этой статье представлено современное исследование о вкладе и новых применениях глубокого обучения. Следующий обзор в хронологическом порядке представляет, как и в каких наиболее значимых приложениях использовались алгоритмы глубокого обучения.
Кроме того, представлены выгода и преимущества методологии глубокого обучения в ее многослойной иерархии и нелинейных операциях, которые сравниваются с более традиционными алгоритмами в обычных приложениях. Обзор последних достижений в области далее раскрывает общие концепции, постоянно растущие преимущества и популярность глубокого обучения.
Искусственный интеллект ИИ как интеллект, демонстрируемый машинами, является эффективным подходом к пониманию человеческого обучения и формирования рассуждений [1].
Как область исследований, ИИ делится на более конкретные подобласти. Например: обработка естественного языка Natural Language Processing — NLP [3] может улучшить качество письма в различных приложениях [4,17]. Самым классическим подразделением в NLP является машинный перевод, под которым понимают переводом между языками. Алгоритмы машинного перевода способствовали появлению различных приложений, которые учитывают грамматическую структуру и орфографические ошибки.
Более того, набор слов и словарный запас, относящиеся к теме материала, автоматически используются в качестве основного источника, когда компьютер предлагает изменения для автора или редактора [5]. На рис.
В последнее время машинное обучение и интеллектуальный анализ данных попали в центр внимания и стали наиболее популярными темами среди исследовательского сообщества. Совокупность этих областей исследования анализируют множество возможностей характеризации баз данных [9].
На протяжении многих лет базы данных собирались в статистических целях. Статистические кривые могут описывать прошлое и настоящее, чтобы предсказывать будущие модели поведения.
Тем не менее, в течение последних десятилетий для обработки этих данных использовались только классические методы и алгоритмы, тогда как оптимизация этих алгоритмов могла бы лечь в основу эффективного самообучения [19]. Улучшенный процесс принятия решений может быть реализован на основе существующих значений, нескольких критериев и расширенных методов статистики.
Таким образом, одним из наиболее важных применений этой оптимизации является медицина, где симптомы, причины и медицинские решения создают большие базы данных, которые можно использовать для определения лучшего лечения [11].
Исследования в области искусственного интеллекта ИИ Источник: [1]. Поскольку ML охватывает широкий спектр исследований, на данный момент уже разработано множество подходов. Кластеризация, байесовская сеть, глубокое обучение и анализ дерева решений — это только их часть.
Следующий обзор в основном фокусируется на глубоком обучении, его основных понятиях, проверенных и современных применениях в различных областях.
Кроме того, в нем представлены несколько рисунков, отражающих стремительный рост публикаций с исследованиями в области глубокого обучения за последние годы в научных базах данных. Концепция глубокого обучения Deep Learning — DL впервые появилась в году как новая область исследований в машинном обучении. Вначале оно было известно как иерархическое обучение в [2], и как правило оно включало в себя множество областей исследований, связанных с распознаванием образов. Глубокое обучение в основном принимает в расчет два ключевых фактора: нелинейная обработка в нескольких слоях или стадиях и обучение под наблюдением или без него [4].
Нелинейная обработка в нескольких слоях относится к алгоритму, в котором текущий слой принимает в качестве входных данных выходные данные предыдущего слоя.
Иерархия устанавливается между слоями, чтобы упорядочить важность данных, полезность которых следует установить. С другой стороны, контролируемое и неконтролируемое обучение связано с меткой классов целей: ее присутствие подразумевает контролируемую систему, а отсутствие — неконтролируемую.
Глубокое обучение подразумевает слои абстрактного анализа и иерархические методы. Тем не менее, оно может быть использовано в многочисленных реальных приложениях. Как пример, в цифровой обработке изображений; раскраска черно-белых изображений раньше выполнялась вручную пользователями, которым приходилось выбирать каждый цвет на основе своего собственного суждения.
Применяя алгоритм глубокого обучения, раскраска может выполняться автоматически с помощью компьютера [10]. Точно так же звук может быть добавлен в видео с игрой на барабанах без звука с использованием рекуррентных нейронных сетей Recurrent Neural Networks — RNN , которые являются частью методов глубокого обучения [18]. Глубокое обучение может быть представлено как метод улучшения результатов и оптимизации времени обработки в нескольких вычислительных процессах.
В области обработки естественного языка методы глубокого обучения были применены для создания подписей к изображениям [20] и генерации рукописного текста [6]. Следующие применения детальнее классифицированы в таких областях как цифровая обработка изображений, медицина и биометрия.
До того, как глубокое обучение официально утвердилось в качестве нового исследовательского подхода, некоторые приложения были реализованы в рамках концепции распознавания образов посредством обработки слоев. В году был разработан интересный пример с применением фильтрации частиц и алгоритма распространения доверия Bayesian — belief propagation. Основная концепция этого приложения полагает, что человек может распознавать лицо другого человека, наблюдая только половину изображения лица [14], поэтому компьютер может восстановить изображение лица из обрезанного изображения.
Позже в году жадный алгоритм и иерархия были объединены в приложение, способное обрабатывать рукописные цифры [7]. Недавние исследования применили глубокое обучение в качестве основного инструмента для цифровой обработки изображений. Например, применение сверточных нейронных сетей Convolutional Neural Networks — CNN для распознавания радужной оболочки может быть более эффективным, чем использование привычных датчиков.
Мобильное распознавание местоположения в настоящее время позволяет пользователю узнать определенный адрес на основе изображения. Наконец, еще одно замечательное применение в цифровой обработке изображений с использованием метода глубокого обучения — распознавание лиц.
Google, Facebook и Microsoft имеют уникальные модели распознавания лиц с глубоким обучением [8]. В последнее время идентификация на основе изображения лица изменилась на автоматическое распознавание путем определения возраста и пола в качестве исходных параметров.
Sighthound Inc. Кроме того, была разработана надежная система для точного определения возраста и пола человека по одному изображению путем применения архитектуры глубокого многозадачного обучения [21]. Цифровая обработка изображений, несомненно, является важной частью исследовательских областей, где может применяться метод глубокого обучения. Таким же образом, недавно тестировались клинические приложения.
Например, сравнение между малослойным обучением и глубоким обучением в нейронных сетях привело к лучшей эффективности в прогнозировании заболеваний. Изображение, полученное с помощью магнитно-резонансной томографии МРТ [22] из головного мозга человека, было обработано, чтобы предсказать возможную болезнь Альцгеймера [3].
Не смотря на быстрый успех этой процедуры, некоторые проблемы должны быть серьезно рассмотрены для будущих применений. Одними из ограничений являются тренировка и зависимость от высокого качества.
Объем, качество и сложность данных являются сложными аспектами, однако интеграция разнородных типов данных является потенциальным аспектом архитектуры глубокого обучения [17, 23]. Оптическая когерентная томография ОКТ является еще одним примером, где методы глубокого обучения показывают весомые результаты.
Традиционно изображения обрабатываются путем ручной разработки сверточных матриц [12]. К сожалению, отсутствие учебных наборов ограничивает метод глубокого обучения.
Тем не менее, в течение нескольких лет внедрение улучшенных тренировочных наборов будет эффективно предсказывать патологии сетчатки и уменьшать стоимость технологии ОКТ [24].
В году было применено приложение для автоматического распознавания речи, чтобы уменьшить частоту телефонных ошибок Phone Error Rate — PER с использованием двух разных архитектур сетей глубокого доверия [18]. Полученный PER лучше по сравнению с ранее применяемым 3-слойным методом базовой линии нейронной сети [26]. Смартфоны и разрешение их камер были протестированы для распознавания радужной оболочки. С точки зрения безопасности, особенно контроля доступа; глубокое обучение используется в сочетании с биометрическими характеристиками.
DL был использован для ускорения разработки и оптимизации устройств распознавания лиц FaceSentinel. По словам этого производителя, их устройства могут расширить процесс идентификации с одного-к-одному до одного-к-многим за девять месяцев [27].
Это усовершенствование движка могло бы занять 10 человеко-лет без внедрения DL. Что ускорило производство и запуск оборудования. Эти устройства используются в лондонском аэропорту Хитроу, а также могут использоваться для учета рабочего времени и посещаемости, и в банковском секторе [3, 29]. Таблица 1 подытоживает несколько применений, реализованных в течение предыдущих лет относительно глубокого обучения.
В основном упоминаются распознавание речи и обработка изображений. В этом обзоре рассматриваются только некоторые из большого списка применений. Применение: — Иерархический байесовский вывод в зрительной коре; — Классификация цифр; — Глубокая сеть доверия для телефонного распознавания; — Распознавание речи из множественных источников; — Распознавание радужки глаза с помощью камер смартфонов; — Освоение игры Го глубокими нейронными сетями с поиском по дереву; — Модель сенсорного распознавания радужки.
Очевидно, что постепенное увеличение числа публикаций мог бы описать экспоненциальный рост. В году наблюдается внезапный рост публикаций, достигающий публикаций, что доказывает, что глубокое обучение действительно в центре внимания современных исследований.
Примечательно, что с года количество публикаций значительно увеличилось. Рост количества публикаций по глубокому обучению в базе данных Sciencedirect январь г. Рост количества публикаций по глубокому обучению из базы данных Springer. Рост публикаций в по глубокому обучению из базы данных IEEE.
Глубокое обучение — действительно быстро растущее применение машинного обучения. Многочисленные приложения, описанные выше, доказывают его стремительное развитие всего за несколько лет. Использование этих алгоритмов в разных областях показывает его универсальность. Анализ публикаций, выполненный в этом исследовании, ясно демонстрирует актуальность этой технологии и дает четкую иллюстрацию роста глубокого обучения и тенденций в отношении будущих исследований в этой области. Кроме того, важно отметить, что иерархия уровней и контроль в обучении являются ключевыми факторами для разработки успешного приложения в отношении глубокого обучения.
Иерархия важна для соответствующей классификации данных, в то время как контроль учитывает важность самой базы данных как части процесса. Основная ценность глубокого обучения заключается в оптимизации существующих приложений в машинном обучении благодаря инновационности иерархической обработки. Глубокое обучение может обеспечить эффективные результаты при цифровой обработке изображений и распознавании речи. В нынешнюю эпоху и в будущем глубокое обучение может стать полезным инструментом безопасности благодаря сочетанию распознавания лиц и речи.
Помимо этого, цифровая обработка изображений является областью исследований, которая может применяться в множестве других областей. По этой причине и доказав истинную оптимизацию, глубокое обучение является современным и интересным предметом развития искусственного интеллекта.
Войдите , пожалуйста. Все сервисы Хабра. Как стать автором.
HashBitMining - псевдомайнинг Биткоинов с бонусом 150 Gh/s за регистрацию
Привет, Гость! Войдите или зарегистрируйтесь. Вот и сбылась моя мечта. Я нашел для себя реальный пассивный доход в интернете. При регистрации получаешь 50 бонусных долларов , и начинаешь пассивно зарабатывать. Это долгий, но абсолютно безопасный и бесплатный путь. При вложении своих средств, машинка работает гораздо быстрее и эффективнее.
hashbit.io
Unfortunately in Italy a certain site is fully blocked by all ISPs, and they removed the torrent files using only the magnet links, which do not work via proxy. It is possible to add by just the HASH in the web client. Paste the HASH where you put url or magnet. The hash will be treated like a magnet transfer. You will need DHT enabled to get peers. Once added the hash, download start in few minutes. I cannot choose which of files in the package I want to download. Does this method still filter against bad peers or web-interface expose you to the risk of being targeted by the majors?
1. Введение
Hashbitmining hashbitmining. Приобретенная на сайте мощность работает бессрочно. Бонусная мощность добавляется к депозиту при запуске майнинга. Минимальная сумма вклада - 0. Минималка снятия - 0.
Investing Capital Group
Постоянная ссылка для проверки хайп проекта:. Технические параметры: Мин. Платежные системы Статус на главных мониторах Whois, SSL сертификат, хостинг и т.
Hashbit.biz
Новый инвестиционный проект HashBit Limited. Интересно, какие отзывы вкладчиков и платит ли сайт hashbit. Надежный Бородач. Задал более вопросов. Судя по вашему описанию, могу сказать следующее: заходил я на этот сайт, он на английском языке, на что многие ведутся. Эти проекты в последнее время стали плодиться, как грибы после дождя. Могу сказать сразу: некоторое время вам могут выплачивать.
HYIP hashbit.biz
Рекламное место освободится после: Hashbit15 отзывы и обзор - hashbit JOIN Hashbit
скачать torrent by hash
ВИДЕО ПО ТЕМЕ: HowellBit: обзор и отзывы. Зарабатывай в интернете с safe-crypto.me!Вы потеряете все, что отправляете. Это называется Inward Investment — это делает вас гордыми, не так ли? Отправить биткойн — потерять биткойн. Получите это еще?
Облачный майнинг криптовалюты. Обзор сервиса CLDmine.
Switch to English регистрация. Телефон или email. Чужой компьютер. Нет, нам не страшно и мы никого не боимся Старт хоть и был запланированным, но мелочи не дали стартануть так грандиозно, как хотелось бы. Спамеры появятся однозначно, но они тоже люди. Вот пусть у них будет свой раздел!. Быстрые деньги в интернете.
Установите Инструменты XCode от developer. Если Вы выполняете версию Инструментов XCode кроме 5,0, просматриваете документацию локально:. В Терминале, с помощью человека 1 команда.
Но я скажу, потомству в назиданье,
Бесподобное сообщение, мне нравится :)
Сайт супер, побольше бы таких!
респект