Artificial Intelligence in Natural Hazard Modeling: Severe Storms, Hurricanes, Floods, and Wildfires
GAO 的发现GAO 发现，机器学习是一种使用算法来识别信息模式的人工智能 (AI)，它正在应用于严重风暴、飓风、洪水和野火等自然灾害的预测模型，可能导致自然灾害。一些机器学习模型在日常预报中得到实际应用，例如可以缩短严重风暴预警时间的模型。机器学习的一些用途被认为接近可操作，而另一些则需要多年的开发和测试。GAO 确定了将机器学习应用于该领域的潜在好处，包括：从而增加建模成本。通过更充分地利用可用数据、使用传统模型无法使用的其他数据以及创建合成数据来填补空白，提高模型的准确性。通过改进集成建模（从众多模型生成组合预测的过程）以及更好地利用历史数据来减少模型输出的不确定性。使用机器学习预测自然
Training Diffusion Models with Reinforcement Learning
使用强化学习训练扩散模型replay扩散模型最近已成为生成复杂高维输出的事实标准。您可能知道它们能够制作令人惊叹的 AI 艺术和超逼真的合成图像，但它们也在药物设计和连续控制等其他应用中取得了成功。扩散模型背后的关键思想是将随机噪声迭代地转换为样本，例如图像或蛋白质结构。这通常被激发为最大似然估计问题，其中模型被训练以生成尽可能接近训练数据的样本。然而，扩散模型的大多数用例并不直接与匹配训练数据有关，而是与下游目标有关。我们不只是想要一张看起来像现有图像的图像，而是一张具有特定外观的图像；我们不只是想要一个物理上合理的药物分子，而是想要一个尽可能有效的药物分子。在这篇文章中，我们展示了如何使用
A friendly introduction to Generative Adversarial Networks
到目前为止，我们一直在讨论判别模型，它将输入特征 x 映射到标签 y 并近似 P(y/x)——贝叶斯定律。生成模型则相反，它们试图根据标签预测输入特征。假设给定的标签是 y，我们看到某些特征 x 的可能性有多大。它们近似 P(x 和 y) 的联合概率。来源：Medium / CycleGAN生成对抗网络 (GAN)来源：O'ReillyGAN 的组成部分：1. 生成器——这是一个逆 CNN，当我们沿着 CNN 链前进并在输出处提取特征时，该网络不会压缩信息，而是将随机噪声作为输入特征并在其输出处生成图像。2. 鉴别器——鉴别器是一个 CNN，它查看来自训练集和生成器输出的图像，并将它们分类为真
Understanding Convolutional Neural Networks (CNN) with an example
完成 Coursera 深度学习专业课程 #4 后，我想写一个简短的总结来帮助大家理解/复习卷积神经网络 (CNN) 的概念。让我们通过一个例子来理解 CNN - 图 1。CNN 示例 - 来源：Coursera DL Specialization假设您有一个 32x32 的图像，其中包含从 0 到 10 的数字，具有 3 个通道 (RGB)。您将它通过第一个卷积层 (CL1) 中大小为 f 的过滤器。过滤器的输出图像的大小是多少？输出图像的大小通过以下公式计算：来源：Medium 在我们的例子中，假设填充为 0 且步幅为 1。上述公式得出图像的高度和宽度的输出大小均为 28x28。好吧，这是
Non-linear Activation Functions for Neural Networks Simplified
激活函数是形成神经元输出的函数。它为预测添加了非线性，并使基于神经网络的预测器比线性模型好得多。我们通常会问自己应该使用哪种激活函数？答案是，这个问题没有一个万能的答案。这取决于具体情况。让我带您了解最常用的激活函数及其优缺点，以帮助您做出更好的决定。我们可以定义自己的激活函数以最好地满足我们的需求，最常用的激活函数是：1. S 型激活函数 2. Tan 双曲激活函数 3. ReLU（整流线性单元） 4. Leaky ReLU 它们每个的样子如下：图片来源：DeepLearning.ai 专业化 1. S 型激活函数 S 型激活函数的范围在 0 到 1 之间。它看起来像我们在不同研究领域中看到
Loss Function with Cross Entropy made simple
我在 Google 的 Udacity 深度学习课程上找到了这个。 我将详细说明这些笔记，以帮助您更好地理解这个概念。 符号：D（S，L）是交叉熵L是用于训练的标签S（Y）是多项逻辑分类的每个类的概率的 softmax 输出。 为什么叫多项逻辑分类？ 让我们看下面的图，有一个输入向量 X，我们用它来训练线性模型，也称为逻辑回归模型 - Wx + b。 这会产生 logit，也就是分数 Y，它进一步输入到 softmax 激活中以获得概率输出。 线性二元分类称为二项式逻辑分类。多项式表示有超过 2 个类（与二项式或二元分类相比）。-------------让我们帮助您理解交叉熵的数学。 它基本上
Exportable Training Capability
可输出的培训能力正在提供传统培训地点以外的领域的培训。盖尔·麦凯布 (Gail McCabe) 从华盛顿州路易斯堡报道。
2024 年 6 月 24 日，欧盟委员会当天发布初步意见，认为苹果与应用运营商之间的合同条款违反了《数字市场法》，他们发布新闻稿称已将其发送给苹果。 。问题在于所谓的反转向条款。例如，当从 Apple 的 App Store 下载应用程序提供商的音乐流应用程序时，就会出现问题。在这种情况下，它指的是禁止定向（引导）到应用程序内的外部网站的合同条款，即使可以从应用程序提供商运营的 Apple 外部网站以更便宜的价格下载歌曲。此类条款被视为违反《数字市场法》第 5 条第 4 款1。顺便说一句，苹果此前根本不允许进行转向，但根据《数字市场法》的颁布，他们修改了合同条款，允许进行一些转向。然而，欧盟
