Публикации по теме 'convolutional-network'
Что делает свертки надежных моделей машинного зрения особенными?
Понимание устойчивости к состязаниям через призму сверточных фильтров
На основе совместной работы с Дженис Койпер.
Глубокое обучение оказало значительное влияние на компьютерное зрение. Это позволило компьютерам автоматически изучать высокоуровневые функции из данных и использовалось для разработки моделей, которые могут превзойти традиционные подходы в различных задачах, таких как распознавание объектов, классификация изображений и семантическая сегментация. Приложения включают..
Углубляясь в извилины: начальный документ, объяснение
Несмотря на то, что модели Inception были разработаны в 2014 году, они по-прежнему являются одними из самых успешных нейронных сетей для классификации и обнаружения изображений. Их оригинальная статья Углубление сверток — классика среди исследовательских работ по машинному обучению. Однако чтение академической статьи может быть проблемой. В этой части мы попытаемся объяснить статью в более простых терминах.
В первой части мы познакомим вас с некоторыми основными понятиями, необходимыми..
Автоматизация интерпретации подповерхностных солей — Улучшение рабочего процесса машинного обучения для семантической сегментации
Брэнда Хуанг, Брандт Грин, Джесси Ли, Меха Мехта, Шэнсян Ву
Ссылка на код реализации на Github: https://github.com/brandahuang/Subsurface-Salt-Interpretation-Automation
Абстрактный
Точная идентификация подземных солевых отложений по сейсмическим изображениям является важным, но трудоемким шагом в разведке и разработке нефтегазовых ресурсов в энергетической отрасли. Этот процесс предпринимается для обнаружения новых ресурсов и предотвращения опасностей в определенных бассейнах по..
Распознавание символов хинди с помощью машинного обучения и глубокого обучения
Широкое применение успешных методов глубокого обучения помогло решить большое количество проблем распознавания образов. В области искусственного интеллекта и машинного обучения в последнее время наблюдается резкий всплеск технологических инноваций. Самообучение с помощью свернутых фильтров лежит в основе глубокого обучения, которое делает акцент на автономном извлечении признаков. Это самообучение требует значительного количества обучающих данных, чтобы учиться на множестве образцов,..
Обучение распознаванию выражения лица — от основ
Введение
Из-за возросшей потребности в безопасности и быстрого роста числа мобильных устройств распознавание лиц в последнее время стало горячей областью изучения. Распознавание лиц может использоваться в различных приложениях, включая контроль доступа, проверку личности, системы безопасности, системы наблюдения и социальные сети.
Классификация объектов — простое занятие для людей, но оказалось сложной задачей для компьютеров, поэтому классификация изображений стала важной задачей в..
Объяснение современного состояния сверточных нейронных сетей (CNN) - DenseNets
Глубокое обучение
Объяснение современных сверточных нейронных сетей - DenseNets
Распознавание лиц, таргетированная реклама и распознавание изображений имеют одну общую черту. Все они выполняются с использованием лучших сверточных нейронных сетей.
Изначально опубликовано на louisbouchard.ai , прочтите его за 2 дня до этого в моем блоге !
Сверточные нейронные сети
Сверточные нейронные сети, также называемые CNN, являются наиболее часто используемым типом нейронных сетей и..
ИИ для рисования: распутывание переноса нейронного стиля
Фон
В мире, где NFT продаются за миллионы, следующим прибыльным бизнесом может стать создание уникальных виртуальных сущностей и тех, кто лучше подходит для этой работы, чем искусственный интеллект. На самом деле, задолго до шумихи вокруг NFT, в октябре 2018 года, первый портрет, созданный ИИ, был продан за 432 500 долларов. С тех пор люди использовали свои глубокие познания в области передовых алгоритмов для создания поразительных произведений искусства. Например, Рефик Анадол —..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..