Публикации по теме 'machine-learning'
YOLO обнаруживает и напоминает водителю о необходимости соблюдать дистанцию в режиме реального времени — экспериментальный рекорд ROG…
В настоящее время электромобили или новые автомобили, будь то Wei Xiaoli (NIO, Xiaopeng, Ideal, BYD) с другой стороны, или новые автомобили в Европе и США, более или менее имеют связанные приложения для защиты водителей, такие как снижение скорости автомобиля, перемещение кузова и т.д.
Чтобы сделать эти приложения, первое, что нужно установить, это то, что машина должна научиться обнаруживать объекты, как улучшить эффект с помощью основной функции выражения, уменьшить значение функции..
«Повышение четкости в незнакомых сценах: адаптивный подход к выравниванию гистограммы»
TL;DR:
TL; DR Adaptive Histogram Equalization — широко используемая технология улучшения изображения для улучшения внешнего вида и усиления мелких деталей. Он отображает пиксели в новый набор, самые темные — в черные, а самые светлые — в белые. Обычное цветное изображение состоит из 3 цветовых каналов. Создается гистограмма каждого, затем создаются кумулятивные распределения, нормализуются до [0,1] и преобразуются в [0,255]. Блоки можно использовать для улучшения небольших областей,..
Понимание и реализация Dropout в TensorFlow и Keras
Технический
Понимание и реализация Dropout в TensorFlow и Keras
Отсев - это распространенный метод регуляризации, который используется в современных решениях задач компьютерного зрения, таких как оценка позы, обнаружение объектов или семантическая сегментация.
Вступление
В этой статье рассматривается концепция метода отсева, метода, который используется в глубоких нейронных сетях, таких как рекуррентные нейронные сети и сверточные нейронные сети.
Техника выпадения предполагает..
Приложения мультимодального обучения, часть 1 (машинное обучение)
OneCAD: один классификатор для всех наборов данных изображений с использованием мультимодального обучения (arXiv)
Автор: Шакти Н. Вадекар , Эудженио Кулурселло .
Аннотация: Vision-Transformers (ViTs) и сверточные нейронные сети (CNN) широко используются в Deep Neural Networks (DNN) для задачи классификации. Архитектуры этих моделей зависят от количества классов в наборе данных, на котором они обучались. Любое изменение количества классов приводит к изменению (частичному или..
Персептроны (Часть 1)
Эндрю Шао
Персептрон в своей простейшей и исходной форме представляет собой алгоритм машинного обучения под наблюдением , используемый для бинарной классификации. Когда Фрэнк Розенблатт впервые «изобрел» персептрон, алгоритм обучения персептрона был уникален тем, что он был одним из первых экземпляров нейронной сети .
Алгоритм
Алгоритм Perceptron на самом деле удивительно прост. Центральным элементом алгоритма обучения является пороговая функция f(x) , функция, которая просто..
MindTitan разрабатывает модель искусственного интеллекта для Налогово-таможенного департамента Эстонии, чтобы…
Проект направлен на поиск модели искусственного интеллекта, которая упростит выявление потенциальных налоговых мошенничеств с зарплатой. Чтобы сделать это возможным, MindTitan работает над созданием модели, которая может анализировать и распознавать закономерности - в основном с помощью информации из налоговых деклараций - и, как следствие, указывать, какие компании следует более тщательно изучить.
Согласно расчетам Эстонского налогово-таможенного департамента (ETCB), в 2019 году..
[Архивное сообщение] Самостоятельное обучение на основе видеопоследовательностей — Ксавье Джиро — UPC Barcelona 2019
Обратите внимание, что этот пост предназначен для моих собственных образовательных целей.
Неконтролируемое обучение → мы собираемся начать отсюда.
И распространяется на обучение с самоконтролем → мы в основном будем говорить о видео.
Очень известный ppt → неконтролируемое обучение — это пирог → как данные используются для каждого метода обучения. (может быть оскорбительным для людей из RL). (но это означает, что → мы собираемся генерировать данные → это формирование..
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..