Публикации по теме 'deep-learning'
Что такое запутанные нейронные сети (CNN)?
Мы часто слышим термины «глубокое обучение» и «машинное обучение» соответственно. Существует большой спрос на машинное обучение и глубокое обучение. Мы наблюдали рост глубокого и машинного обучения, а также то, как оно используется в различных отделах, таких как сельское хозяйство, медицина и вычислительная техника соответственно. Мы видим, как ежедневно создаются новые приложения для машинного обучения, и как мы собираемся использовать глубокое обучение для различных приложений..
Почему есть жизнь? И при чем тут ИИ?
Я люблю, когда получают ответы на мои старые вопросы. Двадцать лет назад я лежал без сна, недоумевая, почему существует жизнь. Теперь, после прочтения таких книг, как [Schrödinger, 1944], [Tegmark, 2017] и [Carroll, 2016], я думаю, что понимаю. Жизнь - это немагический физический процесс. Жизнь похожа на маленьких пыльных дьяволов; маленькие вихри материи, которые движутся, но случайно имеют структуру, позволяющую им существовать дольше, чем они имеют право. Пылевые дьяволы,..
Семантическая сегментация аэрофотоснимков с использованием fastai
Снимки с воздуха и спутников дают нам уникальную возможность взглянуть на землю с высоты птичьего полета. Он используется для измерения обезлесения , картирования поврежденных территорий после стихийных бедствий , обнаружение разграбленных археологических памятников и имеет множество других текущих и неиспользованных вариантов использования. Поскольку эти изображения имеют высокое разрешение, человеческому глазу трудно обнаружить соответствующую информацию из данных. Именно здесь..
10 алгоритмов оптимизации градиентного спуска
10 алгоритмов оптимизации стохастического градиентного спуска + шпаргалка
Алгоритмы оптимизации стохастического градиентного спуска, которые вы должны знать для глубокого обучения
(Я веду шпаргалку этих оптимизаторов, включая RAdam, в моем блоге здесь .)
Журналы изменений: 4 мая 2020 г .: исправление опечатки в формуле Надам в Приложении 2. 21 марта 2020 г .: заменить V и S на m и v соответственно. Обновлены мертвые ссылки. Рассмотрена идея скорости обучения и..
BlazeFace: модель машинного обучения для быстрого определения положения лица и ключевых точек
BlazeFace – это модель машинного обучения, разработанная Google для быстрого определения местоположения и ключевых точек лиц.
BlazeFace: нейронное обнаружение лиц с точностью менее миллисекунды на мобильных графических процессорах Мы представляем BlazeFace, легкий и высокопроизводительный детектор лиц, специально предназначенный для логического вывода мобильных графических процессоров. Он работает на… arxiv.org
Положение лица и..
Как Deep Learning может помочь вам размещать правильный контент в социальных сетях?
В пилотном проекте с одной из американских компаний, которая управляла профилями компаний автомобильной промышленности в социальных сетях, мы поставили перед собой цель определить, какие типы изображений, которыми делятся в социальных сетях, вызывают большее вовлечение. Различными вариантами изображения, которые необходимо было идентифицировать, были:
Типы транспортных средств — напр. концепт-кар, винтажный автомобиль, гоночный автомобиль, мотоцикл, грузовик и т. д. Различные точки..
RE • WORK Лондонский саммит по глубокому обучению
Саммит ReWork Deep Learning Summit, прошедший в прошлом месяце в Лондоне, позволил взглянуть на недавний прогресс в исследованиях и будущие тенденции в технологиях искусственного интеллекта. В двухдневном мероприятии приняли участие ведущие ученые и инженеры из Facebook, MIT Media lab, DeepMind и других ведущих институтов.
Первым выступил инженер-программист Facebook Фабрицио Сильвестри, с отличием окончивший Пизанский университет по информатике. Сильвестри работал в Yahoo Labs..
