Arbeit, was ist das eigentlich? Eine Betrachtung über den Zusammenhang von Entropie, Energie und ErgonomieAs long as anyone can remember work defines human life. But a fundamental definition of work never was attempted seriously for the long history of entire philosophy. Of course, we find ...
BeiSoft Labelserfolgt die Ausgabe von Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die die Konfidenzwerte des Modells für alle Labels anzeigen. Für dasselbe Bild könnte die Ausgabe des Lehrermodells zu 90 % „Tisch“, zu 8 % „Schreibtisch“ und zu 2 % „Stuhl“ sein. Hier ist ein sehr ein...
hieren und irrelevantes Rauschen zu verwerfen. Was die verschiedenen Arten von Autoencodern voneinander unterscheidet, ist die spezifische Strategie, die sie verwenden, um diese Informationen zu extrahieren, sowie die Anwendungsfälle, für die ihre jeweilige Strategie am besten geeignet ist....
开具论文收录证明 >> 文献代查 >> 文献数据库(团队版) >> 摘要 Der Umgang mit Reibung ist uns von Kindesbeinen an mehr oder weniger gut vertraut. Bereits Kleinkinder nutzen un-bewusst derartige Erfahrungen beim Halten und beim Rutschen. Autofahrer sollten um die Problematik schlecht ziehender ...
(DGAs)zur Erstellung programmbasierter Domainnamen, um so die DNS-Sicherheit zu umgehen, die statische IP-Adressen und Domainnamen blockieren soll. PDNS schützt vor dieser Art von Malware, in dem es Textattribute analysiert und taggt, wie z. B. Abfragenamen mit hoher Entropie, die ...
Entropie ist eine mathematische Formel zur Quantifizierung der Unordnung und Zufälligkeit in einem geschlossenen System. Bei Projekten des maschinellen Lernens ist es ein wichtiges Ziel, die Entropie so gering wie möglich zu halten, da dieses Maß bestimmt, wie dieEntscheidungsbäumedes Mo...
Die Wissensdestillation ist eine Technik des maschinellen Lernens, die darauf abzielt, das Gelernte von einem großen vortrainierten Modell, dem „Lehrermodell“, auf ein kleineres „Schülermodell“ zu übertragen. Sie wird beim Deep Learning als eine Form der Modellkomprimierung und des...
Kreuzentropie-Destillation Das Schülermodell wird mithilfe einer Verlustfunktion trainiert, die den Standardklassifikationsverlust mit einem Destillationsverlust kombiniert, der die Differenz zwischen den Ausgabewahrscheinlichkeiten des Lehrer- und des Schülermodells misst. ...