Нейросетевой подход для классификации событий отслеживаемых сверхширокополосным радаром
В данной статье речь пойдёт о том, как используя разные архитектуры нейронных сетей классифицировать данные полученные со сверхширокополосного радара " XETHRU by NOVELDA X4M02 290056-010 ". Моя работа основана на публикации " UWB-gestures, a public dataset of dynamic hand gestures acquired using impulse radar sensors
Пишем свой Transformer
Захотелось более детально разобраться и попробовать самостоятельно написать Transformer на PyTorch, а результатом поделиться здесь. Надеюсь, так же как и мне, это поможет ответить на какие-то вопросы в данной архитектуре. Оставляю ссылку на свой канал: not_magic_neural_networks0 IntroВпервые архитектуру трансформер предложили использовать в 2017 году в статье Google
Google представили Titan: архитектуру нейросетей, которая может стать новой серебряной пулей LLM
Все современные LLM построены на архитектуре трансформера. GPT-4o от OpenAI, Gemini от Google, Claude Sonet от Anthropic, Grok от xAI... перечислять можно долго. Трансформер – действительно очень мощная архитектура (и кстати тоже была придумала в Google), но и в ней есть свои недостатки.
Temporal Fusion Transformer: улучшение прогнозирования в ритейле с минимальными затратами
Всем привет! Меня зовут Дмитрий Поляков, я работаю аналитиком данных в команде ad-hoc аналитики X5 Tech. В этой статье мы хотели бы рассмотреть задачу прогнозирования, которая является чрезвычайно важной задачей в ритейле. Точные прогнозы позволяют оптимально планировать объёмы товаров и запасы, распределять бюджет, устанавливать бизнес-цели и решать множество других задач. В X5 применяются десятки моделей прогнозирования, каждая из которых помогает решать конкретные задачи.
