Deep Learning and Scientific Computing with R torch: the book
请允许我们介绍使用 R torch 进行深度学习和科学计算。 本书今天以电子书格式发布，可在线免费获取，首先介绍 torch 基础知识。 从那里开始，它转向各种深度学习用例。 最后，它展示了如何将 torch 用于更一般的主题，例如矩阵计算和傅里叶变换。
Staying Resilient and Managing Through RiFs with Esther Lee
Esther Lee 在不同行业的学习、文化建设、DEIB 和领导力发展方面拥有超过 14 年的经验。她重返播客，与主持人 Mike Palmer 一起分享她关于如何在当前市场中应对裁员的智慧。您可以查看她最近的 LinkedIn 文章，以了解有关此主题的更多信息。我们了解 Esther 如何在建立社区和依靠她的人脉来应对裁员挑战的同时讲述她的故事。在她的职业生涯中，她冒着巨大的风险影响了不同类型的公司，从矩阵组织到高速增长的全球初创公司，这导致了多次裁员和 RIF。我们欣赏她勇敢地把自己展示出来，成为一个管理这一切并在这一过程中变得更加强大的人。无论您在哪里收听播客，都可以订阅 Trendi
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们今天发表在《自然》杂志上的论文中，我们介绍了 AlphaTensor，这是第一个用于发现新颖、高效且可证明正确的基本任务算法（例如矩阵乘法）的人工智能 (AI) 系统。这揭示了数学中一个 50 年前的悬而未决的问题，即找到将两个矩阵相乘的最快方法。这篇论文是 DeepMind 推动科学发展和利用人工智能解决最基本问题的使命的垫脚石。我们的系统 AlphaTensor 以 AlphaZero 为基础，AlphaZero 是一个在国际象棋、围棋和将棋等棋盘游戏中表现出超人表现的代理，这项工作首次展示了 AlphaZero 从玩游戏到解决未解数学问题的历程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Confidence Intervals for Recursive Journal Impact Factors
我与 Johannes König 和 Richard Tol 合作撰写了一篇新工作论文。这是我在《经济文献杂志》上发表的 2013 年论文的后续，在那篇论文中，我计算了所有经济学期刊的简单期刊影响因子的标准误差，并试图评估期刊之间的差异是否显著。* 在这篇新论文中，我们为递归期刊影响因子制定了标准误差和置信区间，这些因素考虑到某些引用比其他引用更有声望，以及期刊的相关排名。我们再次将这些方法应用于 Web of Science 中包含的所有经济学期刊。递归影响因子包括流行的 Scimago 期刊排名 (SJR) 和 Clarivate 的文章影响力分数。我们使用 Pinski 和 Narin
Air Force announces changes for enlisted promotion recommendation points
空军官员最近宣布对入伍评估系统的晋升推荐点矩阵进行更改。
Factor Network Autoregressions
请查看 Barigozzi、Cavaliere 和 Moramarco 撰写的文章：http://d.repec.org/n?u=RePEc:arx:papers:2208.02925&r=非常酷的动态“多层网络”方法。在标准的 N 维网络中，有一个 NxN 邻接矩阵。但更丰富的网络可能有许多种连接，每种连接都由自己的邻接矩阵控制。（多么伟大的见解——一旦你听到它，就会觉得如此自然和明显。一个美好的“顿悟时刻”！）所以也许有 K 个可操作的 NxN 邻接矩阵。然后实际上有一个宏大的 3 维邻接矩阵 (NxNxK) 可操作——一个立方矩阵而不是方阵。简约建模变得绝对关键，在这方面，BCM 有效地
Gilbert Strang: Linear Algebra, Deep Learning, Teaching, and MIT OpenCourseWare
Gilbert Strang 是麻省理工学院的数学教授，也许是世界上最著名、最有影响力的数学教师之一。他在麻省理工学院开放式课程上关于线性代数的讲座已被观看了数百万次。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在那里观看这些对话的视频版本。如果您喜欢播客，请在 Apple Podcasts 上给它 5 星评分或在 Patreon 上支持它。本集由 Cash App 提供。下载它，
Review : Stanford's Online Artificial Intelligence Courses - Deep Learning and Machine Learning
你好！我已经入读斯坦福大学并在网上学习他们的课程。以下是我目前所学课程的一些看法。CS224n - 自然语言处理与深度学习 (Manning 教授)难度：4/5 (中等)预期内容：了解应用于 NLP 的最先进的 (SoTA) 深度学习技术。关键主题：问答文本摘要词性标记序列到序列模型Transformers为您提供了NLP发展方向的非常好的概述，家庭作业很有挑战性，但允许您实现最新的神经架构来解决各种语言问题。我的课堂项目：BertQA（github上99*颗星）- 荣获班级最佳项目奖CS231n - 用于视觉识别的卷积神经网络（Li教授和Justin Johnson）难度：4/5（中等）预期
Complexity of Linear Regression related to Neural Networks
Udacity 深度学习课程的作业 #1 让你了解到，逻辑多项式（线性）回归模型可能无法提供非 MNIST 数据集分类问题所需的最佳准确度。让我们将逻辑多项式模型视为一种算法，并尝试计算它的复杂度。这里要考虑的两个参数是 W - 权重矩阵和 b - 具有 1 层的偏差矩阵。想象一下，输入图像是 28x28 图像，输出是 10 类向量。输入图像将被拉伸为输入到每个单元的单个像素。这使得输入层尺寸为 28x28。参数 W 的尺寸变为 (28x28)x10，它被添加到 10x1 偏差矩阵中。参数总数为：28x28x10+10 = (N+1)*K，其中 N 是输入数，K 是输出数。另一种理解方式是 -
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
Analyzing rtweet Data with kerasformula
kerasformula 包为 R 接口提供了 Keras 的高级接口。它的主要接口是 kms 函数，这是一个使用公式和稀疏矩阵的 keras_model_sequential 的回归式接口。我们使用 kerasformula 根据推文的转发和收藏频率来预测推文的受欢迎程度。
Seeing is believing at the 94th Training Division's 5th Brigade
在最近对波多黎各第 94 训练师第 5 旅进行为期三天的访问时，第 80 训练司令部司令 A.C. Roper 少将表示，该旅具有他无法用矩阵来衡量的独特品质。 PowerPoint 演示文稿。
CHIEFchat: EPRs heading in the right direction
空军官员最近宣布了对士兵评估系统晋升推荐点矩阵的更改。空军最高士兵领导在乔治·米德堡国防媒体活动的最新一期 CHIEFchat 上谈到了新的士兵绩效报告，并深入了解了他收到的反馈。空军首席军士长詹姆斯·科迪鼓励飞行员忘记旧的 EPR 系统并接受新的系统。
