#lstm — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #lstm, aggregated by home.social.
-
In our #KDAI2026 lecture this week we were taking a tour de force from perceptrons to transformers, 60 years of neural networks in a ninety minutes lecture.
#lecture @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #AI #llms #perceptron #neuralnetwork #transformer #bert #gpt #lstm #rnn #transferlearning #machinelearning #cowboybebop
-
In our #KDAI2026 lecture this week we were taking a tour de force from perceptrons to transformers, 60 years of neural networks in a ninety minutes lecture.
#lecture @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #AI #llms #perceptron #neuralnetwork #transformer #bert #gpt #lstm #rnn #transferlearning #machinelearning #cowboybebop
-
In our #KDAI2026 lecture this week we were taking a tour de force from perceptrons to transformers, 60 years of neural networks in a ninety minutes lecture.
#lecture @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #AI #llms #perceptron #neuralnetwork #transformer #bert #gpt #lstm #rnn #transferlearning #machinelearning #cowboybebop
-
In our #KDAI2026 lecture this week we were taking a tour de force from perceptrons to transformers, 60 years of neural networks in a ninety minutes lecture.
#lecture @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #AI #llms #perceptron #neuralnetwork #transformer #bert #gpt #lstm #rnn #transferlearning #machinelearning #cowboybebop
-
In our #KDAI2026 lecture this week we were taking a tour de force from perceptrons to transformers, 60 years of neural networks in a ninety minutes lecture.
#lecture @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #AI #llms #perceptron #neuralnetwork #transformer #bert #gpt #lstm #rnn #transferlearning #machinelearning #cowboybebop
-
Создаем ИИ-модель для генерации музыки на базе Lakh MIDI Dataset
Работать с сырым аудио в машинном обучении вычислительно тяжело и сложно. Но что, если свести музыку к тексту и применить к ней классические NLP-подходы? В этой статье мы с нуля напишем рекуррентную нейросеть (LSTM) на PyTorch, которая научится улавливать музыкальные паттерны и генерировать собственные мелодии. Мы не будем использовать готовые сложные фреймворки вроде MusicGen. Вместо этого разберем весь процесс под капотом: возьмем очищенный датасет Lakh MIDI, напишем парсер нот с помощью music21, соберем датасет через скользящее окно и добавим модели «креативности» с помощью температуры сэмплинга.
https://habr.com/ru/articles/1037170/
#python #pytorch #lstm #rnn #генерация_музыки #машинное_обучение #нейросети #music21 #midi #ai
-
Создаем ИИ-модель для генерации музыки на базе Lakh MIDI Dataset
Работать с сырым аудио в машинном обучении вычислительно тяжело и сложно. Но что, если свести музыку к тексту и применить к ней классические NLP-подходы? В этой статье мы с нуля напишем рекуррентную нейросеть (LSTM) на PyTorch, которая научится улавливать музыкальные паттерны и генерировать собственные мелодии. Мы не будем использовать готовые сложные фреймворки вроде MusicGen. Вместо этого разберем весь процесс под капотом: возьмем очищенный датасет Lakh MIDI, напишем парсер нот с помощью music21, соберем датасет через скользящее окно и добавим модели «креативности» с помощью температуры сэмплинга.
https://habr.com/ru/articles/1037170/
#python #pytorch #lstm #rnn #генерация_музыки #машинное_обучение #нейросети #music21 #midi #ai
-
Создаем ИИ-модель для генерации музыки на базе Lakh MIDI Dataset
Работать с сырым аудио в машинном обучении вычислительно тяжело и сложно. Но что, если свести музыку к тексту и применить к ней классические NLP-подходы? В этой статье мы с нуля напишем рекуррентную нейросеть (LSTM) на PyTorch, которая научится улавливать музыкальные паттерны и генерировать собственные мелодии. Мы не будем использовать готовые сложные фреймворки вроде MusicGen. Вместо этого разберем весь процесс под капотом: возьмем очищенный датасет Lakh MIDI, напишем парсер нот с помощью music21, соберем датасет через скользящее окно и добавим модели «креативности» с помощью температуры сэмплинга.
https://habr.com/ru/articles/1037170/
#python #pytorch #lstm #rnn #генерация_музыки #машинное_обучение #нейросети #music21 #midi #ai
-
Создаем ИИ-модель для генерации музыки на базе Lakh MIDI Dataset
Работать с сырым аудио в машинном обучении вычислительно тяжело и сложно. Но что, если свести музыку к тексту и применить к ней классические NLP-подходы? В этой статье мы с нуля напишем рекуррентную нейросеть (LSTM) на PyTorch, которая научится улавливать музыкальные паттерны и генерировать собственные мелодии. Мы не будем использовать готовые сложные фреймворки вроде MusicGen. Вместо этого разберем весь процесс под капотом: возьмем очищенный датасет Lakh MIDI, напишем парсер нот с помощью music21, соберем датасет через скользящее окно и добавим модели «креативности» с помощью температуры сэмплинга.
https://habr.com/ru/articles/1037170/
#python #pytorch #lstm #rnn #генерация_музыки #машинное_обучение #нейросети #music21 #midi #ai
-
Какой подход к предсказанию последовательности стоит выбрать
Построение прогноза последовательности (графика) это тема отдельной книги, поэтому в статье я только слегка коснусь двух подходов: - построение прогноза по одной точке, используя цикл; - построение прогноза на весь период одним махом. И постараюсь пояснить на примерах, почему один из них скорее всего будет пустой тратой времени.
-
Какой подход к предсказанию последовательности стоит выбрать
Построение прогноза последовательности (графика) это тема отдельной книги, поэтому в статье я только слегка коснусь двух подходов: - построение прогноза по одной точке, используя цикл; - построение прогноза на весь период одним махом. И постараюсь пояснить на примерах, почему один из них скорее всего будет пустой тратой времени.
-
Какой подход к предсказанию последовательности стоит выбрать
Построение прогноза последовательности (графика) это тема отдельной книги, поэтому в статье я только слегка коснусь двух подходов: - построение прогноза по одной точке, используя цикл; - построение прогноза на весь период одним махом. И постараюсь пояснить на примерах, почему один из них скорее всего будет пустой тратой времени.
-
Какой подход к предсказанию последовательности стоит выбрать
Построение прогноза последовательности (графика) это тема отдельной книги, поэтому в статье я только слегка коснусь двух подходов: - построение прогноза по одной точке, используя цикл; - построение прогноза на весь период одним махом. И постараюсь пояснить на примерах, почему один из них скорее всего будет пустой тратой времени.
-
Как я написал антиспам-бота (TAB) для Telegram на собственной нейросети
Привет, Хабр! Решил наконец‑то рассказать о проекте, который уже полгода живёт в тени моего личного репозитория. Речь пойдёт о боте для борьбы со спамом в Telegram‑чатах. Это не просто «очередной антиспам бот», а решение, которое я писал с нуля, включая архитектуру нейросети для классификации текстов. Забегая вперёд: бот бесплатный и открытый к тестированию. И он работает. Но обо всём по порядку.
https://habr.com/ru/articles/1029034/
#телеграм #телеграмботы #телеграмканалы #боты #python #антиспам #петпроект #машинное_обучение #нейросети #lstm
-
Как я написал антиспам-бота (TAB) для Telegram на собственной нейросети
Привет, Хабр! Решил наконец‑то рассказать о проекте, который уже полгода живёт в тени моего личного репозитория. Речь пойдёт о боте для борьбы со спамом в Telegram‑чатах. Это не просто «очередной антиспам бот», а решение, которое я писал с нуля, включая архитектуру нейросети для классификации текстов. Забегая вперёд: бот бесплатный и открытый к тестированию. И он работает. Но обо всём по порядку.
https://habr.com/ru/articles/1029034/
#телеграм #телеграмботы #телеграмканалы #боты #python #антиспам #петпроект #машинное_обучение #нейросети #lstm
-
Как я написал антиспам-бота (TAB) для Telegram на собственной нейросети
Привет, Хабр! Решил наконец‑то рассказать о проекте, который уже полгода живёт в тени моего личного репозитория. Речь пойдёт о боте для борьбы со спамом в Telegram‑чатах. Это не просто «очередной антиспам бот», а решение, которое я писал с нуля, включая архитектуру нейросети для классификации текстов. Забегая вперёд: бот бесплатный и открытый к тестированию. И он работает. Но обо всём по порядку.
https://habr.com/ru/articles/1029034/
#телеграм #телеграмботы #телеграмканалы #боты #python #антиспам #петпроект #машинное_обучение #нейросети #lstm
-
Как я написал антиспам-бота (TAB) для Telegram на собственной нейросети
Привет, Хабр! Решил наконец‑то рассказать о проекте, который уже полгода живёт в тени моего личного репозитория. Речь пойдёт о боте для борьбы со спамом в Telegram‑чатах. Это не просто «очередной антиспам бот», а решение, которое я писал с нуля, включая архитектуру нейросети для классификации текстов. Забегая вперёд: бот бесплатный и открытый к тестированию. И он работает. Но обо всём по порядку.
https://habr.com/ru/articles/1029034/
#телеграм #телеграмботы #телеграмканалы #боты #python #антиспам #петпроект #машинное_обучение #нейросети #lstm
-
Evaluating The Functional Realism Of Deep Learning Rainfall-Runoff Models Using Catchment Hydrology Principles
--
https://doi.org/10.1029/2025WR040076 <-- shared paper
--
#water #hydrology #surfacewater #pluvial #fluvial #rainfall #snow #snowmelt #runoff #precipitation #model #blackbox #robustness #functionalrealism #screening #parameters #accuracy #hydrologic #principles #trustworthy #modeling #spatialanalysis #spatial #mapping #GIS #spatiotemporal #USA #CONUS #AI #ExplainableAI #celerity #machinelearning #artificialintelligence #LSTM #deeplearning #evapotranspiration #waterresources #extremeweather #flood #flooding #risk #hazard #monitoring #prediction #catchments #streamflow #geomorphometry #network #flow #calibration -
Evaluating The Functional Realism Of Deep Learning Rainfall-Runoff Models Using Catchment Hydrology Principles
--
https://doi.org/10.1029/2025WR040076 <-- shared paper
--
#water #hydrology #surfacewater #pluvial #fluvial #rainfall #snow #snowmelt #runoff #precipitation #model #blackbox #robustness #functionalrealism #screening #parameters #accuracy #hydrologic #principles #trustworthy #modeling #spatialanalysis #spatial #mapping #GIS #spatiotemporal #USA #CONUS #AI #ExplainableAI #celerity #machinelearning #artificialintelligence #LSTM #deeplearning #evapotranspiration #waterresources #extremeweather #flood #flooding #risk #hazard #monitoring #prediction #catchments #streamflow #geomorphometry #network #flow #calibration -
Evaluating The Functional Realism Of Deep Learning Rainfall-Runoff Models Using Catchment Hydrology Principles
--
https://doi.org/10.1029/2025WR040076 <-- shared paper
--
#water #hydrology #surfacewater #pluvial #fluvial #rainfall #snow #snowmelt #runoff #precipitation #model #blackbox #robustness #functionalrealism #screening #parameters #accuracy #hydrologic #principles #trustworthy #modeling #spatialanalysis #spatial #mapping #GIS #spatiotemporal #USA #CONUS #AI #ExplainableAI #celerity #machinelearning #artificialintelligence #LSTM #deeplearning #evapotranspiration #waterresources #extremeweather #flood #flooding #risk #hazard #monitoring #prediction #catchments #streamflow #geomorphometry #network #flow #calibration -
Evaluating The Functional Realism Of Deep Learning Rainfall-Runoff Models Using Catchment Hydrology Principles
--
https://doi.org/10.1029/2025WR040076 <-- shared paper
--
#water #hydrology #surfacewater #pluvial #fluvial #rainfall #snow #snowmelt #runoff #precipitation #model #blackbox #robustness #functionalrealism #screening #parameters #accuracy #hydrologic #principles #trustworthy #modeling #spatialanalysis #spatial #mapping #GIS #spatiotemporal #USA #CONUS #AI #ExplainableAI #celerity #machinelearning #artificialintelligence #LSTM #deeplearning #evapotranspiration #waterresources #extremeweather #flood #flooding #risk #hazard #monitoring #prediction #catchments #streamflow #geomorphometry #network #flow #calibration -
Evaluating The Functional Realism Of Deep Learning Rainfall-Runoff Models Using Catchment Hydrology Principles
--
https://doi.org/10.1029/2025WR040076 <-- shared paper
--
#water #hydrology #surfacewater #pluvial #fluvial #rainfall #snow #snowmelt #runoff #precipitation #model #blackbox #robustness #functionalrealism #screening #parameters #accuracy #hydrologic #principles #trustworthy #modeling #spatialanalysis #spatial #mapping #GIS #spatiotemporal #USA #CONUS #AI #ExplainableAI #celerity #machinelearning #artificialintelligence #LSTM #deeplearning #evapotranspiration #waterresources #extremeweather #flood #flooding #risk #hazard #monitoring #prediction #catchments #streamflow #geomorphometry #network #flow #calibration -
Фундаментальный разбор: эволюция архитектур нейросетей от перцептрона до трансформера
Доброго времени суток, «Хабр»! Устал я делать разного рода сравнения и составлять топы среди недавно вышедших моделей. Восемь месяцев назад вышла моя статья, рассказывающая о пути, который нейросети проделали от цепей Маркова до современных языковых моделей. Размышляя над старыми материалами, я подумал: а почему бы снова не углубиться в историю и не рассмотреть развитие архитектур моделей? Присаживайтесь поудобнее, а я начинаю свой рассказ, в котором пройду путь от перцептрона до современного трансформера.
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/979594/
#ai #ии #нейросеть #архитектура_ии #перцептрон #рекуррентные_нейронные_сети #сверточные_нейросети #lstm #gan #seq2seq
-
Фундаментальный разбор: эволюция архитектур нейросетей от перцептрона до трансформера
Доброго времени суток, «Хабр»! Устал я делать разного рода сравнения и составлять топы среди недавно вышедших моделей. Восемь месяцев назад вышла моя статья, рассказывающая о пути, который нейросети проделали от цепей Маркова до современных языковых моделей. Размышляя над старыми материалами, я подумал: а почему бы снова не углубиться в историю и не рассмотреть развитие архитектур моделей? Присаживайтесь поудобнее, а я начинаю свой рассказ, в котором пройду путь от перцептрона до современного трансформера.
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/979594/
#ai #ии #нейросеть #архитектура_ии #перцептрон #рекуррентные_нейронные_сети #сверточные_нейросети #lstm #gan #seq2seq
-
Фундаментальный разбор: эволюция архитектур нейросетей от перцептрона до трансформера
Доброго времени суток, «Хабр»! Устал я делать разного рода сравнения и составлять топы среди недавно вышедших моделей. Восемь месяцев назад вышла моя статья, рассказывающая о пути, который нейросети проделали от цепей Маркова до современных языковых моделей. Размышляя над старыми материалами, я подумал: а почему бы снова не углубиться в историю и не рассмотреть развитие архитектур моделей? Присаживайтесь поудобнее, а я начинаю свой рассказ, в котором пройду путь от перцептрона до современного трансформера.
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/979594/
#ai #ии #нейросеть #архитектура_ии #перцептрон #рекуррентные_нейронные_сети #сверточные_нейросети #lstm #gan #seq2seq
-
Фундаментальный разбор: эволюция архитектур нейросетей от перцептрона до трансформера
Доброго времени суток, «Хабр»! Устал я делать разного рода сравнения и составлять топы среди недавно вышедших моделей. Восемь месяцев назад вышла моя статья, рассказывающая о пути, который нейросети проделали от цепей Маркова до современных языковых моделей. Размышляя над старыми материалами, я подумал: а почему бы снова не углубиться в историю и не рассмотреть развитие архитектур моделей? Присаживайтесь поудобнее, а я начинаю свой рассказ, в котором пройду путь от перцептрона до современного трансформера.
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/979594/
#ai #ии #нейросеть #архитектура_ии #перцептрон #рекуррентные_нейронные_сети #сверточные_нейросети #lstm #gan #seq2seq
-
#Thế_nào_để_chuyển_PDF_phức_tạp_sang_JSON? Nhà phát triển chia sẻ khó khăn trong việc trích xuất dữ liệu bảng từ báo cáo tài chính PDF (các công cụ như pdfplumber, tabula, LLM chỉ đạt ~70% độ chính xác). Cần hỗ trợ đề xuất giải pháp hoặc công cụ xử lý định dạng không đồng nhất. #JSON #Python #dữ_liệu #OCR #LSTM
(#How_to_convert_complex_PDF_to_JSON? Developer shares challenges in extracting table data from financial reports. PDF tools and LLM only ~70% accurate. Seeking solutions/or tools for
-
Prediction Of Cryptocurrency Prices Using LSTM, SVM And Polynomial Regre... https://youtu.be/ElBgDXy4nBw?si=PccGzt2RHB_MZWX- via @YouTube #svm #lstm #forecasting #polynomialregression #cryptocurrency #supportvectormachine
https://www.youtube.com/watch?v=ElBgDXy4nBw&utm_source=flipboard&utm_medium=activitypub
Posted into NOSABLOGGISTA @nosabloggista-OluOyekanmi
-
Prediction Of Cryptocurrency Prices Using LSTM, SVM And Polynomial Regre... https://youtu.be/ElBgDXy4nBw?si=PccGzt2RHB_MZWX- via @YouTube #svm #lstm #forecasting #polynomialregression #cryptocurrency #supportvectormachine
https://www.youtube.com/watch?v=ElBgDXy4nBw&utm_source=flipboard&utm_medium=activitypub
Posted into NOSABLOGGISTA @nosabloggista-OluOyekanmi
-
Crypto Price Prediction using LSTM+XGBOOST https://youtu.be/ocql7U1gSB4?si=Rel-6ygK_vl1BVgt via @YouTube #xgboost #MachineLearning #lstm #cryptocurrencies #pricepredictions
https://www.youtube.com/watch?v=ocql7U1gSB4&utm_source=flipboard&utm_medium=activitypub
Posted into NOSABLOGGISTA @nosabloggista-OluOyekanmi
-
#OHB:
"
Hyperspektrale Zukunft: Satellitendaten für eine smarte Landwirtschaft
"
"OHB demonstriert im DLR-Projekt HyLAP wie Grünland und Zuckerrüben aus dem All besser überwacht werden können"https://www.ohb.de/news/hyperspektrale-zukunft-satellitendaten-fuer-eine-smarte-landwirtschaft
22.8.2025
#CHIME #DLR #EnMAP #EO #Erdbeobachtung #Grünland #HyLAP #KWS #LSTM #Raumfahrt #Satelliten #SpaceFlight #Zuckerrübe
-
#OHB:
"
Hyperspektrale Zukunft: Satellitendaten für eine smarte Landwirtschaft
"
"OHB demonstriert im DLR-Projekt HyLAP wie Grünland und Zuckerrüben aus dem All besser überwacht werden können"https://www.ohb.de/news/hyperspektrale-zukunft-satellitendaten-fuer-eine-smarte-landwirtschaft
22.8.2025
#CHIME #DLR #EnMAP #EO #Erdbeobachtung #Grünland #HyLAP #KWS #LSTM #Raumfahrt #Satelliten #SpaceFlight #Zuckerrübe
-
#OHB:
"
Hyperspektrale Zukunft: Satellitendaten für eine smarte Landwirtschaft
"
"OHB demonstriert im DLR-Projekt HyLAP wie Grünland und Zuckerrüben aus dem All besser überwacht werden können"https://www.ohb.de/news/hyperspektrale-zukunft-satellitendaten-fuer-eine-smarte-landwirtschaft
22.8.2025
#CHIME #DLR #EnMAP #EO #Erdbeobachtung #Grünland #HyLAP #KWS #LSTM #Raumfahrt #Satelliten #SpaceFlight #Zuckerrübe
-
#OHB:
"
Hyperspektrale Zukunft: Satellitendaten für eine smarte Landwirtschaft
"
"OHB demonstriert im DLR-Projekt HyLAP wie Grünland und Zuckerrüben aus dem All besser überwacht werden können"https://www.ohb.de/news/hyperspektrale-zukunft-satellitendaten-fuer-eine-smarte-landwirtschaft
22.8.2025
#CHIME #DLR #EnMAP #EO #Erdbeobachtung #Grünland #HyLAP #KWS #LSTM #Raumfahrt #Satelliten #SpaceFlight #Zuckerrübe
-
#OHB:
"
Hyperspektrale Zukunft: Satellitendaten für eine smarte Landwirtschaft
"
"OHB demonstriert im DLR-Projekt HyLAP wie Grünland und Zuckerrüben aus dem All besser überwacht werden können"https://www.ohb.de/news/hyperspektrale-zukunft-satellitendaten-fuer-eine-smarte-landwirtschaft
22.8.2025
#CHIME #DLR #EnMAP #EO #Erdbeobachtung #Grünland #HyLAP #KWS #LSTM #Raumfahrt #Satelliten #SpaceFlight #Zuckerrübe
-
🎯Numbers3&4の当選番号を予測する『MAGI』システムを作る - モデル構築編（MELCHIOR）
https://qiita.com/Necoze/items/b5a125993c39bb8a9e11?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items -
🎯Numbers3&4の当選番号を予測する『MAGI』システムを作る - モデル構築編（MELCHIOR）
https://qiita.com/Necoze/items/b5a125993c39bb8a9e11?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items -
#ITByte: The #MachineLearning models having sequential data as input or output are called #SequenceModels.
It includes text streams, video clips, audio clips, time-series data, etc. Recurrent Neural Networks (#RNNs) and Long Short-Term Memory(#LSTM) are popular algorithms used in sequence models.
https://knowledgezone.co.in/trends/explorer?topic=Sequence-Model
-
#ITByte: The #MachineLearning models having sequential data as input or output are called #SequenceModels.
It includes text streams, video clips, audio clips, time-series data, etc. Recurrent Neural Networks (#RNNs) and Long Short-Term Memory(#LSTM) are popular algorithms used in sequence models.
https://knowledgezone.co.in/trends/explorer?topic=Sequence-Model
-
#ITByte: The #MachineLearning models having sequential data as input or output are called #SequenceModels.
It includes text streams, video clips, audio clips, time-series data, etc. Recurrent Neural Networks (#RNNs) and Long Short-Term Memory(#LSTM) are popular algorithms used in sequence models.
https://knowledgezone.co.in/trends/explorer?topic=Sequence-Model
-
#ITByte: The #MachineLearning models having sequential data as input or output are called #SequenceModels.
It includes text streams, video clips, audio clips, time-series data, etc. Recurrent Neural Networks (#RNNs) and Long Short-Term Memory(#LSTM) are popular algorithms used in sequence models.
https://knowledgezone.co.in/trends/explorer?topic=Sequence-Model
-
#ITByte: The #MachineLearning models having sequential data as input or output are called #SequenceModels.
It includes text streams, video clips, audio clips, time-series data, etc. Recurrent Neural Networks (#RNNs) and Long Short-Term Memory(#LSTM) are popular algorithms used in sequence models.
https://knowledgezone.co.in/trends/explorer?topic=Sequence-Model
-
Continuous Thought Machine: как Sakana AI научила модель думать тиками
Аналитический центр red_mad_robot продолжает следить за архитектурными прорывами в мире AI. В этот раз — экспериментальная модель от команды Sakana AI , которая предлагает мыслить не в терминах слоёв, а в терминах времени. Их Continuous Thought Machine (CTM) — попытка встроить в нейросеть внутреннюю динамику, вдохновлённую человеческим мозгом. Разбираем, как устроена архитектура, что такое «внутренние тики» и зачем нейросети синхронизировать собственные мысли — на примерах из CV, сортировки, Q&A и RL.
https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/916364/
#ai #sakana #ctm #ml #lstm #sakanaai #architecture #cifar10 #nlm
-
Continuous Thought Machine: как Sakana AI научила модель думать тиками
Аналитический центр red_mad_robot продолжает следить за архитектурными прорывами в мире AI. В этот раз — экспериментальная модель от команды Sakana AI , которая предлагает мыслить не в терминах слоёв, а в терминах времени. Их Continuous Thought Machine (CTM) — попытка встроить в нейросеть внутреннюю динамику, вдохновлённую человеческим мозгом. Разбираем, как устроена архитектура, что такое «внутренние тики» и зачем нейросети синхронизировать собственные мысли — на примерах из CV, сортировки, Q&A и RL.
https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/916364/
#ai #sakana #ctm #ml #lstm #sakanaai #architecture #cifar10 #nlm
-
Continuous Thought Machine: как Sakana AI научила модель думать тиками
Аналитический центр red_mad_robot продолжает следить за архитектурными прорывами в мире AI. В этот раз — экспериментальная модель от команды Sakana AI , которая предлагает мыслить не в терминах слоёв, а в терминах времени. Их Continuous Thought Machine (CTM) — попытка встроить в нейросеть внутреннюю динамику, вдохновлённую человеческим мозгом. Разбираем, как устроена архитектура, что такое «внутренние тики» и зачем нейросети синхронизировать собственные мысли — на примерах из CV, сортировки, Q&A и RL.
https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/916364/
#ai #sakana #ctm #ml #lstm #sakanaai #architecture #cifar10 #nlm
-
Continuous Thought Machine: как Sakana AI научила модель думать тиками
Аналитический центр red_mad_robot продолжает следить за архитектурными прорывами в мире AI. В этот раз — экспериментальная модель от команды Sakana AI , которая предлагает мыслить не в терминах слоёв, а в терминах времени. Их Continuous Thought Machine (CTM) — попытка встроить в нейросеть внутреннюю динамику, вдохновлённую человеческим мозгом. Разбираем, как устроена архитектура, что такое «внутренние тики» и зачем нейросети синхронизировать собственные мысли — на примерах из CV, сортировки, Q&A и RL.
https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/916364/
#ai #sakana #ctm #ml #lstm #sakanaai #architecture #cifar10 #nlm
-
Анализ и прогнозирование погодных условий
Настоящее исследование посвящено комплексному анализу глобальных климатических изменений на основе исторических метеорологических данных за период с 1950 по 2024 год. Мы фокусируемся на шести ключевых странах, представляющих основные климатические зоны планеты.
https://habr.com/ru/articles/913712/
#Прогнозирование_погоды #Meteostat #postgresql #lstm #xgboost
-
Анализ и прогнозирование погодных условий
Настоящее исследование посвящено комплексному анализу глобальных климатических изменений на основе исторических метеорологических данных за период с 1950 по 2024 год. Мы фокусируемся на шести ключевых странах, представляющих основные климатические зоны планеты.
https://habr.com/ru/articles/913712/
#Прогнозирование_погоды #Meteostat #postgresql #lstm #xgboost