Публикации по теме 'deep-learning'
Модель Fast.ai Style Transfer Net
def conv(in_f, out_f, kernel_size=3, stride=1, actn=True, pad=None, bn=True):
if pad is None: pad = kernel_size//2
layers = [nn.Conv2d(in_f, out_f, kernel_size, stride, pad, bias=not bn)]
if actn: layers.append(nn.ReLU(inplace=True))
if bn: layers.append(nn.BatchNorm2d(out_f))
return nn.Sequential(*layers)
Создайте блок Conv-ReLU-BN, который дополняет входной тензор таким образом, чтобы выходной тензор блока имел ту же форму (высоту/ширину), что и входной тензор.
class..
Идея DeepMind по созданию нейронных сетей, способных воспроизводить прошлый опыт так же, как это делают люди
Исследователи DeepMind создали модель, позволяющую воспроизводить прошлый опыт таким образом, чтобы имитировать механизмы в гиппокампе.
Недавно я запустил образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, на который уже подписано более 100 000 человек. TheSequence - это информационный бюллетень, ориентированный на ML (то есть без рекламы, без новостей и т. Д.), На чтение которого уходит 5 минут. Наша цель - держать вас в курсе проектов, исследовательских работ и концепций..
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..
Работа со скрытым семантическим анализом, часть 2 (машинное обучение)
Интеллектуальный анализ текста с использованием неотрицательной матричной факторизации и скрытого семантического анализа (arXiv)
Автор : : Али Хассани , Амир Иранманеш , Наджме Мансури .
Аннотация: Кластеризация текста, возможно, является одной из самых важных тем в современном анализе данных. Тем не менее, текстовые данные требуют токенизации, которая обычно дает очень большую и очень разреженную матрицу терминов-документов, которую обычно трудно обрабатывать с помощью обычных..
Как преобразовать временную метку Python Unix в дату и время
В этом руководстве вы узнаете, как преобразовать временные метки Unix в дату и время для года, месяца, дня и часа!
Я провожу много времени на Kaggle и часто обнаруживаю, что добавление небольших скриптов в мой набор инструментов помогает. В этом кратком посте я покажу вам, как преобразовать метку времени Unix из конкурса OTTO Kaggle.
Во-первых, вот ссылка на полный блокнот . Если вы являетесь участником Kaggle, вы можете клонировать его с помощью моей записной книжки или просто..
Введение в NumPy и его использование в науке о данных
NumPy, или Numerical Python, — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется в основном для числовых вычислений. Эта мощная библиотека является неотъемлемой частью широкого круга научных и аналитических задач, что делает ее важным инструментом для специалистов по данным. В этой статье мы рассмотрим введение в NumPy, его особенности и роль в науке о данных.
Что такое NumPy?
NumPy — это библиотека Python, обеспечивающая поддержку больших многомерных массивов и..
Глубокое изучение микробиома человека
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ НАУК О ЖИЗНИ
Глубокое изучение микробиома человека
Сделать вывод о микробном составе образца из последовательностей ДНК.
Это девятый пост моей колонки Глубокое обучение для наук о жизни , где я пытаюсь продемонстрировать конкретные примеры применения искусственных нейронных сетей к реальным проектам из вычислительной биологии и наук о жизни. Ранее мы рассмотрели несколько приложений глубокого обучения для Древней ДНК , Биологии одной клетки ,..
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..