Learn more about Search Results A - Page 586

「人気コンテストをごまかすためのGitHubのブラックマーケット」

「GitHubでの人気は、開発者やスタートアップにとって貴重なチャンスを提供しますアングラストアではプラットフォーム上で「スター」を売っており、コーダーには、本当に成功するまでそれを偽り続ける方法があります」

「アトムコンピューティング、1000以上のキュービット量子コンピュータを発表」

スタートアップ企業は2年の間にキュービット数を桁違いに増やしました

カリフォルニア州のDMVがクルーズの展開やテスト許可を停止

「カリフォルニア州の自動車部門は、ジェネラルモーターズのクルーズ車が「公衆の運行に安全ではない」と発表しています」

「目を閉じると見える光の『地図』が改善し、『バイオニックアイ』の結果を向上させる」

オーストラリアのモナッシュ大学の研究者が開発した脳皮質視覚プロステーゼを受ける患者が手術の結果をより良くするための脈動のマッピング方法

「ニューヨーク州法案、3Dプリンターの購入に背景調査を必要とする」

提案された法案では、特定の3Dプリンターを購入する前に、消費者に対して犯罪歴のバックグラウンドチェックを課すことが求められます

「Pythonのf-Stringsマジック：すべてのコーダーが知るべき5つのゲームチェンジングなトリック」

「Pythonのf-stringsの知られていないけれどもとても役に立つ使い方を探求しましょうデバッグにおける使用方法、日付の書式設定、LLMのプロンプトテンプレートなど、さらに詳しく見ていきましょう」

「ジェーン・ザ・ディスカバラー：大規模な言語モデル（因果的Python）を用いた因果探索の向上」

私たち人間や他の多くの非人間動物は、この世界に生まれてくる時点で、環境について学ぶのに役立つシステムを備えていますが、出生の日には環境についてはあまり知りません

「TimeGPT：時系列予測のための初の基礎モデル」

時系列予測の分野は非常にエキサイティングな時期を迎えています過去のわずか3年間で、N-BEATS、N-HiTS、PatchTST、TimesNetなど、多くの重要な貢献が見られました…

「UTオースティンの研究者が、LIBEROを導入：意思決定とロボット工学における知識移転を研究するためのライフロング・ロボット・ラーニング・ベンチマーク」

LIBEROは、宣言的および手続き的なドメインでの知識の転送に焦点を当てた、ロボット操作におけるライフロングラーニングの基準です。それは、意思決定のためのライフロングラーニング（LLDM）における5つの主要な研究領域を紹介し、130のタスクから成る4つのタスクスイートを持つ手続きタスク生成パイプラインを提供しています。実験の結果、順次微調整は将来の転送において既存のLLDM手法よりも優れていることが示されています。視覚エンコーダーアーキテクチャのパフォーマンスは異なり、素朴な教師あり事前トレーニングはLLDMにおいてエージェントを妨げることがあります。この基準には、すべてのタスクの高品質な人間テレオペレーションデモデータが含まれています。 テキサス大学オースティン校、ソニーAI、そして清華大学の研究者たちは、さまざまなタスクを実行できる多目的なライフロングラーニングエージェントの開発に取り組んでいます。彼らの研究では、ロボット操作の意思決定におけるライフロングラーニングに焦点を当てたLIBEROというベンチマークを紹介しています。宣言的な知識の転送を強調した既存の文献とは異なり、LIBEROでは宣言的および手続き的な知識の転送を探求しています。手続きタスク生成パイプラインと高品質な人間テレオペレーションデータを提供しています。知識の転送、ニューラルアーキテクチャの設計、アルゴリズムの設計、タスクの順序の強さ、事前トレーニングモデルの利用など、重要なLLDMの研究領域についての調査を目指しています。 ライフロングロボット学習では、3つのビジョン・ランゲージ・ポリシーネットワークが使用されました：RESNET-RNN、RESNET-T、VIT-T。これらのネットワークは、ビジュアル、時間的、言語的なデータを統合してタスクの指示を処理しました。言語の指示は、事前トレーニング済みのBERT埋め込みを使用してエンコードされました。RESNET-RNNは、ビジュアルおよび材料の処理にResNetとLSTMを組み合わせたものです。RESNET-Tは、可視性と時間的なトークンのシーケンスのためにResNetとトランスフォーマーデコーダーを使用しました。VIT-Tは、ビジュアルデータ用のVision Transformerと時間データ用のトランスフォーマーデコーダーを使用しました。個々のタスクのポリシートレーニングは行動クローニングによって達成され、計算リソースを限定した効率的なポリシー学習を実現しました。 彼らの研究では、ライフロングラーニングの意思決定タスクにおけるニューラルアーキテクチャを比較し、RESNET-TとVIT-TがRESNET-RNNよりも優れていることを明らかにしました。また、ライフロングラーニングのアルゴリズムによってパフォーマンスが異なりました。PACKNETでは、LIBERO-LONGタスクスイートを除いて、RESNET-TとVIT-Tの間にはほとんど差がなかったが、LIBERO-OBJECTではVIT-Tが優れたパフォーマンスを発揮した。順次微調整は将来の転送において優れた性能を発揮し、素朴な教師あり事前トレーニングはエージェントを妨げるため、戦略的な事前トレーニングの必要性を強調しています。 結論として、彼らが提案したLIBEROという手法は、ライフロングロボット学習における基準として重要であり、重要な研究領域を扱い、貴重な洞察を提供しています。順次微調整の効果、視覚エンコーダーアーキテクチャの知識転送への影響、素朴な教師あり事前トレーニングの制約など、注目すべき結果があります。彼らの研究は、ニューラルアーキテクチャの設計、将来の転送のためのアルゴリズムの改善、事前トレーニングの活用における重要性を示しています。さらに、人間との相互作用からのライフロングラーニングにおける長期的なユーザープライバシーの重要性を強調しています。 将来の研究では、空間的および時間的なデータの処理に効率的なニューラルアーキテクチャを開発することに焦点を当てるべきです。前向きの転送能力を向上させるために高度なアルゴリズムを開発することも不可欠です。さらに、ライフロングラーニングのパフォーマンス向上のための事前トレーニング手法の研究も重要な研究方向です。これらの取り組みは、ライフロングロボット学習と意思決定の分野の進歩において効率性と適応性を向上させる上で重要です。

自然言語処理ツールキット（NLTK）感情分析クイックリファレンス

私の本で書いているキャラクターの一人の名前はポーレです短縮形でポルとも呼ばれますポーレはポーラのような響きですデータサイエンスに入る前、ポーレは経験豊富なマーケティングのプロフェッショナルとして知られていました...

Find the right Blockchain Investment for you

Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.

Advertising with us