Deep Learning & Computer Vision mit schnellen Deep Neural Nets. Die Zukunft von Suchmaschinen und Robotik liegt in der Bild- und Videoerkennung. Seit 2009 hat unser Deep Learning-Team 9 (neun) erste Preise in wichtigen und hart umkämpften internationalen Wettbewerben gewonnen (mit geheimen Testsets, die nur den Organisatoren bekannt sind), weit mehr als jedes andere Team. Unsere neuronalen Netze stellten auch zahlreiche Weltrekorde auf und waren die ersten Deep Learner, die Mustererkennungswettbewerbe im Allgemeinen gewannen (2009), die ersten, die Objekterkennungswettbewerbe (2012) gewannen, die ersten, die einen reinen Bildsegmentierungswettbewerb (2012) gewannen, und die ersten Machine Learning-Methoden, die in einem Wettbewerb (2011) eine übermenschliche visuelle Erkennungsleistung erreichten. Vergleichen Sie diesen Google Tech Talk (2011) und js` erstes Deep Learning-System von 1991 mit einer Deep Learning-Timeline 1962-2013. Siehe auch die Geschichte der Computer Vision Wettbewerbe von Tiefen-CNNs auf GPU seit 2011 gewonnen. Komplexitätsbasierte Theorie der Schönheit. 1997 behauptete Schmidhuber: Unter mehreren Mustern, die von einem subjektiven Beobachter als “vergleichbar” eingestuft wurden, ist das subjektiv schönste das musterhafteste, das angesichts der besonderen Methode des Betrachters, es zu kodieren und zu merken, die einfachste Beschreibung hat. Zu den beispielhaften Anwendungen gehören Gesichter mit geringer Komplexität und Low-Complexity Art, das Computer-Alter-Äquivalent von Minimal Art (Leonardo, 1997).

Ein Kunstwerk mit geringer Komplexität wie dieser Femme Fractale sieht beide richtig aus und ist durch ein kurzes Programm berechenbar; ein typischer Beobachter sollte in der Lage sein, seine Einfachheit zu sehen. Der Drang, solche Kunst zu schaffen, erklärt sich durch die formale Theorie der Kreativität. Es gibt mehrere Zahlen, die aus den Diagrammen auf Sie springen. In der Saison 16/17 kamen die Spieler deutlich später als in jeder anderen Saison von der Bank. Der Hauptgrund dafür ist der Mangel an europäischem Fußball, was bedeutete, dass der Manager nicht so viel rotieren musste. Tatsächlich kam Klopp in den 38 PL-Spielen in dieser Saison 14 Mal nicht zum Einsatz (12% der verfügbaren Auswechslungen) und machte darüber hinaus 24 Auswechslungen nach der 88. Minute. Dies bedeutet, dass in einer Saison ohne Midweek-Spiele Jürgen im Wesentlichen verwendet einen Durchschnitt von zwei Auswechslungen pro Spiel. Die mediane Zeit der dritten Auswechslung in der 88. Minute schwebt. Man kann nicht wirklich erwarten, dass ein Spieler konsequent mit solch unbedeutender Spielzeit etwas bewirkt.

Für die Zwecke des Artikels werden alle Auswechslungen in der Verlängerung gezählt, als ob sie in der 90. Minute passiert wären, so dass es durchaus möglich ist, dass die dritte Sub auch später in Spielen passiert. Interessanterweise ereigneten sich die frühesten durchschnittlichen und mittleren Auswechslungszeiten während Klopps erster Saison. Ein möglicher Grund dafür ist, dass der Manager den Kader zu diesem Zeitpunkt noch kennenliert. Nach seinen ersten beiden Spielzeiten ist die mediane Subtime eine Konstante, was signalisiert, dass Jürgen, als er sich mit dem Team wohl fühlte, dazu neigt, viel Vertrauen in die Spieler zu setzen, die das Spiel beginnen.