Temat: Deep Adaptation - Prolib Integro

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: (Post)humanistyka antropocentrycznego exodusu – w stronę roślinnego socjetas
(Post)humanities of the Anthropocentric Exodus: Towards plant societas
Autorzy:: Dziadek, Martyna
Tematy:: Anthropocene
Posthumanities
Environmental Humanities
Critical Plant Studies
Botany of Colonization
Deep Adaptation
Indigenious Knowledge(s)
Relational Ontology; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Jagielloński. Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/61259391.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The main aim of this article is an attempt at mapping the preventive strategy in the epoch of climate and ecology crisis through the lens of (post)humanities. Drawing upon posthuman perspectives, as well as methodologies and research tools, I will try to grasp the complexity of reality through relational ontologies, which linked Anthropos with the plant kingdom. As Małgorzata Praczyk pointed out, posthumanism is still not so investigated in humanities (especially in the historic field), and even when it finally appears, ended up at counterproductive reductionism. Trying to avoid this impasse, the author of this text is using the method of morphing history which allows changing the perspectives from anthropocentric one to the plants, thus polyphonic assemblages (A. Tsing) enables to re(present) the other and multispecies agency. Finally, I will map the possible perspectives in an epoch of Anthropocene according to the statement: “the environmental crisis brings a crisis of imagination”(L. Buell). In that sense, rethinking humanities with indigenous knowledge(s) is strongly needed as well as “deep adaptation” (J. Bendell) in order to understand that “humans interact not only with each other, but in all times, places and context of ecosystems, and are affected by them” (R.C. Foltz).
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Adaptacyjność w modelach głębokiego uczenia
Adaptiveness in deep learning models
Autorzy:: Wołczyk, Maciej
Współwytwórcy:: Tabor, Jacek
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Książka

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Zastosowanie Hiper sieci w algorytmie MAML
Hypernetwork approach to MAML
Autorzy:: Przybysz, Przemysław
Opis:: The aim of Few-Shot learning methods is to train models which can easily adapt to previously unseen tasks, based on small amounts of data. One of the most popular and elegant Few-Shot learning approaches is Model-Agnostic Meta-Learning (MAML). The main idea behind this method is to learn the general weights of the meta-model, which are further adapted to specific problems in a small number of gradient steps. However, the model’s main limitation lies in the fact that the update procedure is realized by gradient-based optimisation. In consequence, MAML cannot always modify weights to the essential level in one or even a few gradient iterations. On the other hand, using many gradient steps results in a complex and time-consuming optimization procedure, which is hard to train in practice, and may lead to overfitting. In this paper, we propose HyperMAML, a novel generalization of MAML, where the training of the update procedure is also part of the model. Namely, in HyperMAML, instead of updating the weights with gradient descent, we use for this purpose a trainable Hypernetwork. Consequently, in this framework, the model can generate significant updates whose range is not limited to a fixed number of gradient steps. Experiments show that HyperMAML consistently outperforms MAML and performs comparably to other state-of-the-art techniques in a number of standard Few-Shot learning benchmarks.
Few-Shot learning (FSL) jest problemem zorientowanym na uczenie się z ograniczonej ilości danych. Celem metod FSL jest szybkie nauczenie modelu do rozwiązywania nowych, dotychczas nienapotkanych przez model zadań. Pośród wielu metod z tej dziedziny wyróżnia się jedna, popularna metoda, zwana Model-Agnostic Meta-Learning (MAML). Ideą stojącą za MAML-em jest wytrenowanie modelu i odnalezienie takich wag, które mogą być zaadaptowane do nowego zadania w kilku krokach gradientowych. Pociąga to za sobą zapotrzebowanie modelu na zasoby obliczeniowe ze względu na realizację optymalizacji gradientowej. W konsekwencji MAML nie zawsze jest w stanie zaadaptować model w ograniczonej ilości kroków gradientowych. Z drugiej strony zwiększanie iteracji podczas optymalizacji drugiego rzędu jest zasobożerne i może prowadzić do overfittingu. Wychodząc tym rozważaniom naprzeciw proponujemy metodę HyperMAML, progresywną generalizację MAML-a gdzie proces adaptacji modelu jest częścią treningu. Mianowicie, w HyperMAML-u optymalizacja drugiego rzędu bazująca na ustalonej z góry ilości kroków gradientowych zastąpiona jest przez optymalizację bazującą na Hypernetwork-u, który generuje gradient używany podczas aktualizacji głównych wag modelu. W proponowanym framework-u model generuje gradient mający duży wpływ na zachowanie klasyfikatora, równocześnie nie będąc ograniczonym do ustalonej z góry ilości iteracji. Eksperymenty pokazują przewagę HyperMAML-a nad MAML-em oraz konkurencyjność proponowanej metody względem modeli state-of-the-art.
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Posthuman Convergences. Mapping the Anthropocentric Exodus in Contemporary Art Practices
Posthumanistyczne konwergencje. Mapowanie antropocentrycznego exodusu we współczesnych praktykach artystycznych
Autorzy:: Dziadek, Martyna
Opis:: Celem niniejszej pracy jest próba zmapowania antropocentrycznego exodusu we współczesnych praktykach artystycznych ze szczególnym uwzględnieniem studiów nad roślinami (critical plant studies), które przecinają kilka obszarów badawczych. Warunkiem sine qua non stało się zatem metodologiczne usytuowanie oraz próba nakreślenia humanistyki nie-antropocentrycznej, stanowiącej — aby powołać się na znany tekst Władysława Tatarkiewicza — prawdziwą „rozpacz semantyka”. W kwestiach metody wykorzystane zostały założenia teorii ANT, jak i korespondujące z nimi „asamblaże polifoniczne” A. Lowenhaupt Tsing, a także praktyka „morfowania historii”. Oprócz wyżej wymienionych lejtmotywów, słyszalne są także echa założeń wypracowanych przez socjologię wiedzy — wszak dyskursywizacja botaniczna nie stroni od aksjologicznej waloryzacji języka a taksonomiczna klasyfikacja od „kognitywnej niesprawiedliwości”(B. de Sousa Santos), polegającej imperialnym wprzęgnięciu lokalnej wiedzy w uniwersalny (europejski) system katalogizacji. Rozpoczynając od „biologicznych konsekwencji roku 1492” (A. W. Crosby) podążam trajektorią botaniki kolonizacji, wskazując na wiele aporii związanych z wolicjonalnymi działaniami antropos (vide: gatunki inwazyjne), a konsekwentnym gestem zrywania przezeń odpowiedzialności. Ostatnia część pracy stanowi odpowiedź na kryzys wyobraźni (L. Buell) oraz konieczność „głębokiej adaptacji do kryzysu klimatycznego” (J. Bendell), którą można rozpocząć poprzez re(strukturyzację) oraz „ekologizowanie” humanistyki (E. Bińczyk), badającej ontologie relacyjne oraz akcentującej, iż „wszyscy jesteśmy połączeni ze sobą nawzajem oraz ze światem, w którym żyjemy” (R. C. Foltz).
The main objective of the dissertation will be an attempt of mapping the posthuman turn with a strong emphasis on – still has not so investigated in Poland – critical plant studies. Plant kingdom used to be marginalized in humanities which regard them mostly in the lens of thematology or in its magic perspective. Drawing on environmental history and posthuman turn as well as new materialism and sociology of knowledge, I will examine the trajectory of plant agency, demonstrating its material impact highly visible in contemporary culture. Firstly, I am starting with the “biological consequences of 1492” (A. W. Crosby) to present how to plant kingdom was linked together with human migration and examine the botany of colonization with its highly visible consequences: invasive species full of aporias. On the one hand, migration of plant was fully volitional when botanists were sending them to their native countries, on the other: their myopia indisposed them to see the consequences of mixing the ecosystem. In this case, there is also worth demonstrating, how botanical gardens were used to show the power of imperium, as well as taxonomy. Finally, I will map the possible perspectives in an epoch of Anthropocene according to the statement: “the environmental crisis brings a crisis of imagination” (L. Buell). In that sense, rethinking humanities with indigenous knowledge(s) is strongly needed as well as "deep adaptation" (J. Bendell) in order to understand that "humans interact not only with each other, but in all times, places and context of ecosystems, and are affected by them" (R. C. Foltz).
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Metrics for assessing generalization of deep reinforcement learning in parameterized environments
Autorzy:: Aleksandrowicz, Maciej
Jaworek-Korjakowska, Joanna
Tematy:: deep reinforcement learning
optimization
generalization
Sim2Sim transfer
adaptation; Pokaż więcej
Wydawca:: Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/59115600.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: In this work, a study focusing on proposing generalization metrics for Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms was performed. The experiments were conducted in DeepMind Control (DMC) benchmark suite with parameterized environments. The performance of three DRL algorithms in selected ten tasks from the DMC suite has been analysed with existing generalization gap formalism and the proposed ratio and decibel metrics. The results were presented with the proposed methods: average transfer metric and plot for environment normal distribution. These efforts allowed to highlight major changes in the model’s performance and add more insights about making decisions regarding models’ requirements.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Deep adversarial neural network for specific emitter identification under varying frequency
Autorzy:: Huang, Keju
Yang, Junan
Liu, Hui
Hu, Pengjiang
Tematy:: specific emitter identification
unsupervised domain adaptation
transfer learning
deep learning
identyfikacja emitera konkretna
adaptacja domeny nienadzorowana
transfer uczenia się
uczenie głębokie; Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2173603.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Specific emitter identification (SEI) is the process of identifying individual emitters by analyzing the radio frequency emissions, based on the fact that each device contains unique hardware imperfections. While the majority of previous research focuses on obtaining features that are discriminative, the reliability of the features is rarely considered. For example, since device characteristics of the same emitter vary when it is operating at different carrier frequencies, the performance of SEI approaches may degrade when the training data and the test data are collected from the same emitters with different frequencies. To improve performance of SEI under varying frequency, we propose an approach based on continuous wavelet transform (CWT) and domain adversarial neural network (DANN). The proposed approach exploits unlabeled test data in addition to labeled training data, in order to learn representations that are discriminative for individual emitters and invariant for varying frequencies. Experiments are conducted on received signals of five emitters under three carrier frequencies. The results demonstrate the superior performance of the proposed approach when the carrier frequencies of the training data and the test data differ.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Deep adversarial neural network for specific emitter identification under varying frequency
Autorzy:: Huang, Keju
Yang, Junan
Liu, Hui
Hu, Pengjiang
Tematy:: specific emitter identification
unsupervised domain adaptation
transfer learning
deep learning
identyfikacja emitera konkretna
adaptacja domeny nienadzorowana
transfer uczenia się
uczenie głębokie; Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2128144.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Specific emitter identification (SEI) is the process of identifying individual emitters by analyzing the radio frequency emissions, based on the fact that each device contains unique hardware imperfections. While the majority of previous research focuses on obtaining features that are discriminative, the reliability of the features is rarely considered. For example, since device characteristics of the same emitter vary when it is operating at different carrier frequencies, the performance of SEI approaches may degrade when the training data and the test data are collected from the same emitters with different frequencies. To improve performance of SEI under varying frequency, we propose an approach based on continuous wavelet transform (CWT) and domain adversarial neural network (DANN). The proposed approach exploits unlabeled test data in addition to labeled training data, in order to learn representations that are discriminative for individual emitters and invariant for varying frequencies. Experiments are conducted on received signals of five emitters under three carrier frequencies. The results demonstrate the superior performance of the proposed approach when the carrier frequencies of the training data and the test data differ.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Deep Adaptation" wg kryterium: Temat