Публикации по теме 'deep-learning'
AutoGL: первая в мире платформа AutoML для наборов графических данных Каждый исследователь данных и кандидат должен…
AutoGL: https://github.com/THUMNLab/AutoGL
проверьте мой репозиторий для более подробной информации
GitHub — achuthasubhash/Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project… МОТИВАЦИЯ: Мотивация создать этот репозиторий, чтобы помочь будущим претендентам и помочь другим в области науки о данных… github.com
Лучшее полное руководство по архитектуре трансформаторов в 2023 году
Если вы думаете, что «Трансформеры» — это серия боевиков, снятых гениальным Майклом Бэем, возможно, эта статья не для вас. Вы не ошибаетесь, но как-то не правы восьмерки. Если вы находитесь в разделе «Vaswani et al. Команда», терпите меня; эта статья для вас.
Жизнь практикующего глубокое обучение полна несчастий. Как только вы думаете, что освоили архитектуру, вы обнаруживаете, что совершенно новый подход претендует на статус современного, оставив ваш заветный RetinaNet…
Обнаружение VAE: как я создавал изображения
Вы, наверное, слышали о VAE и GAN — генеративных моделях машинного обучения, которые могут создавать синтетические данные: изображения, музыку и т. д.
Если нет, то хотя бы о том, что ML-модели могут создавать реалистичные образы людей, которых даже не существует. Посетите этот сайт , чтобы увидеть результаты — здесь они используют модель StyleGAN.
Я постараюсь открыть для себя и исследовать модели VAE и сделать краткий обзор того, как они работают.
Отказ от ответственности. Я..
Обобщенные линейные модели (GLM) с приложением
Обобщенные линейные модели (GLM) с приложением
Изучение GLM позволяет вам понять, как мы можем использовать распределения вероятностей в качестве строительных блоков для моделирования. Я предполагаю, что вы знакомы с линейной регрессией и нормальным распределением.
Теорию Гаусса Наивного Байеса (GNB) можно найти ниже.
Математика наивного алгоритма Байеса и его применение Теорема Байеса утверждает, что условная вероятность события, основанная на..
Как работают закрытые рекуррентные единицы, часть 1 (машинное обучение)
Алгоритм субтитров к изображениям на основе гибридного метода глубокого обучения (CNN+GRU) (arXiv)
Автор: : Рана Аднан Ахмад , Мухаммад Азхар , Хина Саттар
Аннотация . Подпись изображений с помощью структуры кодировщик-декодер продемонстрировала огромный прогресс за последнее десятилетие, когда CNN в основном используется в качестве кодировщика, а LSTM - в качестве декодера. Несмотря на такое впечатляющее достижение с точки зрения точности простых изображений, ему не хватает..
Начиная с наборов данных TensorFlow — часть 2; Введение в tfds и его методы
После обсуждения API конвейера tf.data в этой статье я хочу поговорить о библиотеке наборов данных TensorFlow. Если вы новичок в API tf.data, я настоятельно рекомендую вам ознакомиться с частью 1 серии, которая знакомит с tf.data, и это необходимо для понимания этой библиотеки, поскольку библиотека наборов данных TensorFlow возвращает данные как tf.data. Наборы данных.
Оглавление:
Краткий обзор библиотеки наборов данных TensorFlow. Введение в библиотеку наборов данных..
Обманывать настоящие автомобили с помощью Deep Learning
TL;DR Современные автомобили используют глубокое обучение, применяемое к визуальному вводу, чтобы «понимать» окружающий пейзаж. Это справедливо как для подключенных, так и для автономных транспортных средств — компьютерное зрение используется для распознавания дорожных знаков (TSR), определения полосы движения, автоматической парковки и многого другого.
Мы атаковали реальное транспортное средство, используя глубокое обучение, чтобы создать реальные противоборствующие дорожные..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
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..