Этот пост написал Айдан Абдулали. В этом посте мы исследуем глубокую связь между обыкновенными дифференциальными уравнениями и остаточными сетями, что приводит к новому компоненту глубокого обучения - Neural ODE. Мы объясним математику, которая разблокирует тренировку этого компонента, и проиллюстрируем некоторые результаты. С высоты птичьего полета одна из захватывающих частей архитектуры нейронных ODE, созданная Рики Т.К. Ченом, Юлией Рубановой, Джесси Беттанкур и Дэвидом Дювено, -..

Этот пост является продолжением моего предыдущего сообщения в блоге на тему Вероятностные языки программирования (PPL), где я представил PPL в контексте байесовского вывода , задачи изучения основных параметров модели из данных. Мы рассмотрели простой пример, когда у нас есть вероятностная модель, описывающая движение облака в соответствии с лежащей в основе скрытой переменной, которую мы не можем наблюдать напрямую; скорость ветра. Мы называем эти скрытые переменные скрытыми..