Публикации по теме 'generative-adversarial'
HyperGAN 0.10 официально выпущен!
https://github.com/HyperGAN/HyperGAN/release
Мы с гордостью сообщаем, что HyperGAN 0.10 выпущен!
HyperGAN 0.10 представляет многое. Конечным результатом являются лучшие генераторы с большим разнообразием на меньшем количестве оборудования.
Новые возможности
Вот некоторые особенности гипергана:
Фреймворк HIP (HyperGAN Improvement Proposal) ( https://github.com/HyperGAN/HIPs ) позволяет сообществу участвовать в дорожной карте Новая конфигурация по умолчанию с большим..
Руководство по генеративно-состязательным сетям (GAN)
Введение в генеративно-состязательные сетевые архитектуры и их приложения
Генеративное моделирование — это неконтролируемый метод машинного обучения, целью которого является автоматическое обнаружение закономерностей или шаблонов в данных для создания новых данных, аналогичных исходному набору входных данных.
Этот процесс очень напоминает обычное применение человеческого интеллекта; когда людям, например, показывают несколько образцов архитектуры домов, они в конечном итоге смогут..
Генеративные состязательные сети - Дорожная карта чтения бумаги
Этот пост изначально был размещен на https://www.codingwoman.com/generative-adversarial-networks-paper-reading-road-map/
Этим летом я работал над генеративными состязательными сетями (GAN) в рамках исследовательской стажировки. Сначала я мало что знал об этой модели, поэтому в первые недели стажировки я много читал бумаги. Чтобы помочь другим, кто хочет узнать больше о технических сторонах GAN, я хотел поделиться некоторыми статьями, которые я прочитал, в том порядке, в котором я..
Генеративно-состязательная сеть (GAN) для создания синтетической ЭЭГ/ЛФП как в норме, так и в норме
Существуют различные состояния здоровья и заболевания, которые могут вызывать аномальные формы волны ЭЭГ, они могут варьироваться от эпилепсии до болезни Паркинсона (БП). В этой короткой статье я собираюсь реализовать очень простую безусловную GAN для генерации аномальных и нормальных данных LFP. В моем случае я обучаю свои данные, собранные у участников, страдающих эпилепсией, и для этого есть доступные наборы данных с открытым исходным кодом.
GAN — это сеть, состоящая из двух..
Создание творческого ИИ путем войны двух нейронных сетей
Не оставайтесь в стороне в эпоху генеративного ИИ. Укрепите свой фундамент с помощью первой революционной модели искусственного интеллекта, изменившей все.
Наша история начинается с проблемы безопасности, с которой столкнулся Звездный Флот: подделка значков. Командные значки — это строго регламентированные технологии, потому что их можно использовать для доступа к секретным военным системам. Разведка сообщила, что ромуланцы и клингоны заключили союз, чтобы подделывать значки для..
Конец обратного распространения?
Это конец обратного распространения? Новый алгоритм прямого распространения находится в разработке!! Веса изучаются путем вычисления локального градиента — первый прямой проход выполняется с реальными данными, а второй прямой проход выполняется с отрицательными данными. ДА! есть две отдельные фазы прямого обучения. Это очень точно имитирует бодрствующее восприятие (мышление и обработка в течение дня) и восстановление БДГ, которое происходит в автономном режиме (во время сна)!
1) Эта..
Устранение предвзятости ИИ с помощью сгенерированных данных
В 2020 году чернокожий мужчина в Детройте был незаконно арестован после того, как полицейская программа распознавания лиц ошибочно идентифицировала его как подозреваемого. Будучи аспиранткой Массачусетского технологического института, Джой Буоламвини поняла, что программное обеспечение для распознавания лиц легче обнаруживает ее, когда она носит белую маску, а не использует лицо. Позже она обнаружила, что распознавание лица неверно до 35% времени для темнокожих женщин, по сравнению с..
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..