?
Meta-Learning with Memory-Augmented Neural Networks
Journal of Machine Learning Research. 2016. Vol. 48.
Santoro A., Бартунов С. О., Botvinick M., Wierstra D., Lillicrap T.
Научное направление:
Компьютерные науки
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский
Baku : The Institute of Electrical and Electronics Engineering, Inc., 2019
Добавлено: 18 декабря 2019 г.
Денис Турдаков, Астраханцев Н. А., Недумов Я. Р. и др., Труды Института системного программирования РАН 2014 Т. 26 С. 421-438
В статье описан проект Texterra, в рамках которого была создана инфраструктура для анализа текстов. Texterra предоставляет масштабируемое решение для быстрой обработки текстовых документов, основанное на использовании знаний, извлекаемых из Веб-ресурсов и текстовых документов. В данной статье раскрываются детали реализации проекта, варианты использования и результаты экспериментальных исследований разработанных инструментов. ...
Добавлено: 6 ноября 2017 г.
Berlin : Springer, 2014
Добавлено: 13 ноября 2014 г.
В статье приведен отчет о проведении 9-ой Российской летней школы по информационному поиску 9th Russian Summer School in Information Retrieval (RuSSIR 2015). ...
Добавлено: 27 февраля 2017 г.
IEEE, 2019
Добавлено: 21 октября 2019 г.
Chelyabinsk : IEEE, 2018
Международная научная конференция «Цифровая индустрия: состояние и перспективы развития 2018» проводится с целью обсуждения достижений ведущих мировых университетов и научно-исследовательских центров в области разработки инновационных моделей, методов и технологий для цифровой индустрии, и опыта их внедрения в крупных транснациональных и отечественных промышленных компаниях. Конференция будет проходить в Челябинске с 13 по 15 ноября 2018 года. ...
Добавлено: 25 ноября 2019 г.
Кузнецов В. О., Логистика и управление цепями поставок 2018 № 4 (87) С. 27-33
Одним из вариантов более гибкого подхода к анализу надежности цепей поставок нам представляется метод главных компонент (PCA). Учитывая большое количество переменных, описывающих цепь поставок, является сложной задачей - проанализировать в двумерном пространстве структуру переменных. Метод PCA позволяет перейти, в рамках анализа зависимостей переменных, от многомерного пространства к маломерному, оставляя для анализа саму полезную информацию, находящуюся ...
Добавлено: 29 ноября 2018 г.
NY : IEEE, 2016
Добавлено: 9 декабря 2016 г.
Sydney : [б.и.], 2017
Proceedings of Machine Learning Research. Volume 70: International Conference on Machine Learning, 6-11 August 2017, International Convention Centre, Sydney, Australia ...
Добавлено: 25 февраля 2018 г.
CEUR Workshop Proceedings, 2019
Добавлено: 13 сентября 2019 г.
IEEE, 2020
Добавлено: 3 октября 2020 г.
Curran Associates, Inc., 2020
Добавлено: 29 октября 2020 г.
Springer, 2021
Книга вклюает в себя работы 16ой международной конференции по Анализу формальных понятий. Книга поделена на 5 секций: теория, правила, методы и приложения, исследование и визуализация ...
Добавлено: 10 июля 2021 г.
[б.и.], 2018
Добавлено: 29 октября 2018 г.
Izmailov P., Кропотов Д. А., Journal of machine learning and data analysis 2017 Vol. 3 No. 1 P. 20-35
Предлагается новый подход к настройке моделей гауссовских процессов для задач классификации. Стандартные методы для данной задачи имеют сложность O(n 3 ), где n — размер обучающей выборки. Данное обстоятельство не позволяет применять эти методы к задачам с большим объемом данных. В связи с этим в литературе был предложен ряд подходов, основанных на использовании так называемых ...
Добавлено: 6 декабря 2018 г.
Springer, 2014
This book constitutes the refereed proceedings of the 10th International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, MLDM 2014, held in St. Petersburg, Russia in July 2014. The 40 full papers presented were carefully reviewed and selected from 128 submissions. The topics range from theoretical topics for classification, clustering, association rule and ...
Добавлено: 30 сентября 2014 г.
Родригес Залепинос Р. А., PROCEEDINGS OF THE VLDB ENDOWMENT 2021 Vol. 14 No. 12 P. 3186-3189
Добавлено: 4 июня 2021 г.
Kiselyova N. N., Дударев В. А., Ryazanov V. V. и др., Inorganic Materials: Applied Research 2021 Vol. 12 No. 2 P. 328-336
Добавлено: 2 апреля 2021 г.
Поляков Е. В., Мажанов М. С., Качалова М. В. и др., Системный администратор 2017 № 12 С. 80-85
Развитие когнитивных технологий способствуют эффективному внедрению Искусственного интеллекта в повседневную жизнь человека. Появляются новые интерфейсы взаимодействия устройств с человеком. Понимание естественного языка – одно из самых перспективных направлений развития Искусственного интеллекта. Голосовые ассистенты – яркий пример таких систем, они могут быть интегрированы во множество других интеллектуальных систем и повышать удобство взаимодействия человека и компьютера. В ...
Добавлено: 10 декабря 2017 г.
V.Belavin, A.Filatov, A.Ustyuzhanin и др., Journal of Physics: Conference Series 2018 Vol. 1085 No. 4 P. 042025-1-042025-6
Добавлено: 8 декабря 2017 г.