Публикации по теме 'deep-learning'
Адаптивный медианный фильтр
клк;
clear all;
close all;
a=imread('cameraman.tif');
figure(1),imshow(a),title('origanal image');
b=imnoise(a,'salt & pepper',.02)
figure(2),imshow(b),title('noisy image');
Smax=9;
for i=1:254
for j=1:254
n=b(i:i+2,j:j+2)
Zmin=min(n(:));
Zmax=max(n(:));
Zmed=median(n(:));
sx=3;
sy=3;
A1=Zmed-Zmin;
A2=Zmed-Zmax;
if (A1>0) && (A2<0)
B1 = Zxy-Zmin;..
Математика для глубокого обучения (часть 5)
Давайте поговорим об одной из самых известных архитектур нейронных сетей: Convolution Neural Network (CNN). Этот тип сети отлично подходит для компьютерного зрения, что способствовало внедрению решений глубокого обучения за последнее десятилетие.
CNN используют пространственную корреляцию между соседними точками для обнаружения закономерностей. Вдохновение для CNN исходит из того, как человеческий мозг обрабатывает изображения, то есть есть некоторые части, отвечающие за обнаружение..
Автоматическое обнаружение катаракты и оценка ее степени тяжести
Новый подход
Контур
Введение Типы катаракты Предпосылки Мой подход Рабочая среда Сверточные нейронные сети Производительность Заключение и резюме Ссылки
Введение
В эту новую эпоху катаракта стала одной из основных причин нарушения зрения во всем мире. По данным Всемирной организации здравоохранения, в последние годы и до сих пор катаракта является основной причиной слепоты примерно у 47,8% людей из примерно 17,7 миллионов слепых во всем мире...
Как работает обобщенное лассо, часть 3 (машинное обучение)
Более мощный условный выборочный вывод для обобщенного лассо с помощью параметрического программирования (arXiv)
Автор: Во Нгуен Ле Дуй , Ичиро Такеучи
Аннотация: Условный выборочный вывод (SI) интенсивно изучается как новая структура статистического вывода для гипотез, основанных на данных. Основная концепция условного SI заключается в том, чтобы сделать вывод обусловленным событием выбора, что позволяет сделать точный и достоверный статистический вывод, даже если гипотеза..
Создание полного механизма OCR с нуля на Python
OCR — одно из самых распространенных применений машинного обучения, которое мы видим в нашей жизни. OCR имеет множество применений в реальном мире: от сканирования ценников в торговых центрах до номерных знаков на дорогах. Благодаря достижениям в области методов глубокого обучения за эти годы OCR стал довольно точным, особенно для документов. OCR используется во многих местах для оцифровки документов, чтобы сделать их более…
Как настроить ОЧЕНЬ большую модель, если она не помещается на вашем графическом процессоре
Методы эффективного использования памяти для решения проблемы «ошибки памяти CUDA…» во время обучения
Статья вдохновлена курсом Эффективные системы глубокого обучения , преподаваемым в Школе анализа данных Яндекса.
Предварительные требования : я полагаю, вы знаете, как работают прямые и обратные проходы нейронной сети. Исключительно важно понять суть статьи. В качестве фреймворка буду использовать PyTorch .
И так это начинается…
Вы, наверное, задавались вопросом,..
Машинное обучение в основе рекомендаций по подбору персонала в LinkedIn
"Машинное обучение"
Машинное обучение в основе рекомендаций по подбору персонала в LinkedIn
Обзор архитектуры и методов машинного обучения, лежащих в основе LinkedIn Recruiter.
Недавно я запустил образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, у которого уже более 100 000 подписчиков. TheSequence — это информационный бюллетень, ориентированный на машинное обучение, без BS (то есть без шумихи, без новостей и т. д.), чтение которого занимает 5 минут. Цель состоит в том,..
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..