اخبار:
به سوی مکانیزم عمومی برای یادگیری عمیق موفق
در مقالهای که در Scientific Reports منتشر شده است، محققان دانشگاه بار-ایلان مکانیسمی را که در پشت یادگیری ماشین موفق برای وظایف طبقهبندی تصویر وجود دارد، روشن کردند. آنها نشان میدهند که هر فیلتر در معماریهای یادگیری عمیق، خوشههای خاصی از تصاویر را شناسایی میکند و با پیشرفت لایهها، تشخیص واضحتر میشود. پروفسور ایدو کانتر این تحقیق را رهبری کرده و اشاره می کند که کشف آنها اندازه گیری کمی عملکرد فیلتر را امکان پذیر می کند. Yuval Meir دانشجوای دکتری، پتانسیل بهبود کارایی هوش مصنوعی را بدون به خطر انداختن دقت برجسته می کند. درک نحوه عملکرد هوش مصنوعی ممکن است به پیشرفت هایی در حل تأخیر، استفاده از حافظه و پیچیدگی منجر شود و راه را برای هوش مصنوعی پیشرفته تر هموار کند.
صنعت:
آزمایش یک مدل یادگیری عمیق بدون نظارت برای تقلید ربات از حرکات انسان
محققان U2IS، ENSTA Paris یک مدل مبتنی بر یادگیری عمیق را برای افزایش قابلیتهای تقلید حرکت در روباتهای انساننما معرفی کردند. این مدل که در arXiv منتشر شده است، با ترجمه توالی حرکت انسان به حرکات سازگار با ربات، به مسائل مربوط به مکاتبات انسان و ربات می پردازد. این مدل شامل سه مرحله است: تخمین موقعیت، هدفگیری مجدد حرکت و کنترل ربات. الگوریتمهای تخمین موقعیت، موقعیتهای مفاصل انسان را پیشبینی میکنند که سپس به موقعیتهای سازگار با ربات ترجمه میشوند. آزمایشهای اولیه نتایج امیدوارکنندهای را نشان دادند، اگرچه روشهای یادگیری عمیق ممکن است هنوز به هدفگیری مجدد حرکت در زمان واقعی دست پیدا نکنند. آزمایشهای بیشتری برای بهبود عملکرد مدل، از جمله بررسی محدودیتهای فعلی، جمعآوری دادههای حرکت زوجی، و اصلاح معماری مدل برنامهریزی شدهاند. علیرغم چالش ها، این تحقیق بر پتانسیل یادگیری عمیق در توانمندسازی یادگیری تقلید ربات تاکید می کند.
مقاله:
TripoSR: Fast 3D Object Reconstruction from a Single Image
این مطالعه TripoSR را معرفی میکند، یک مدل بازسازی سهبعدی با استفاده از معماری ترنسفورمر برای تولید سهبعدی پیشخور سریع، که یک مش سهبعدی را از یک تصویر واحد در کمتر از 0.5 ثانیه تولید میکند. بر اساس معماری شبکه LRM، TripoSR پیشرفت های قابل توجهی در پردازش داده ها، طراحی مدل و روش های آموزشی دارد. ارزیابیها بر روی مجموعه دادههای عمومی، عملکرد برتر TripoSR را، هم از نظر کمی و هم از نظر کیفی، در مقایسه با سایر جایگزینهای منبع باز نشان میدهد. TripoSR که تحت مجوز MIT منتشر شده است، قصد دارد به محققان، توسعه دهندگان و خلاقان پیشرفت های پیشرفته در هوش مصنوعی مولد سه بعدی ارائه دهد.
آموزش:
تئوری اطلاعات چیست؟
تئوری اطلاعات (information theory) شاخه ای از ریاضیات کاربردی و مهندسی برق است که به کمی سازی، ذخیره سازی، انتقال و پردازش اطلاعات می پردازد. این تئوری در ابتدا توسط کلود شانون در اواخر دهه 1940 برای مطالعه و درک سیستم های ارتباطی، به ویژه آنهایی که شامل انتقال پیام از طریق کانال های پر سر و صدا هستند، توسعه یافت.
تئوری اطلاعات در هسته خود به دنبال کمی سازی و اندازه گیری محتوای اطلاعات، عدم قطعیت و آنتروپی در سیستم های ارتباطی مختلف است.
تئوری اطلاعات در زمینه های مختلفی از جمله ارتباطات راه دور، فشرده سازی داده ها، رمزنگاری و یادگیری ماشین کاربرد دارد. تئوری اطلاعات بینش اساسی در مورد محدودیت های سیستم های ارتباطی ارائه می دهد و به عنوان پایه نظری برای بسیاری از فناوری ها و کاربردهای عملی در سیستم های اطلاعات و ارتباطات مدرن عمل می کند.
کدینگ:
کتابخانه unittest در پایتون چیست؟
کتابخانه unittest در پایتون یک چارچوب تست داخلی است که مجموعهای از ابزارها را برای ایجاد و اجرای موارد تست خودکار فراهم میکند. این کتابخانه از چارچوب JUnit برای جاوا الهام گرفته شده است و معمولاً برای نوشتن تست های واحد در پروژه های پایتون استفاده می شود.
راههای ارتباطی با ما:
اینستاگرام:
princeofai@
وبسایت:
https://princeofai.com
تلگرام:
https://t.me/princeofaii