Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Классификация стадий сна из одноканальной ЭЭГ с использованием сверточных нейронных сетей

Во входных данных мы имеем последовательность 30-х годов ЭЭГ, где каждая эпоха имеет метку {« W , N1 , N2 , N3 , REM }». Этот пост основан на общедоступных данных ЭЭГ сна ( Sleep-EDF ), которые были сделаны для 20 субъектов, 19 из которых имеют 2 полные ночи сна. Мы используем сценарии предварительной обработки, доступные в этом репо , и разделяем поезд / тест так, чтобы ни один из предметов исследования не участвовал в обоих одновременно. Общая цель состоит в том,..

Понимание машинного обучения в производстве: оценка модели и проверка инфраструктуры с помощью Tensorflow…

Оценка базовых показателей и обеспечение правильной работы модели в производственной среде и на оборудовании. Обучение и оптимизация модели — это не зеленый свет для развертывания в рабочей среде, даже если точность набора проверки показывает, что модель хорошо обобщается. Перед развертыванием в рабочей среде необходимо выполнить еще 2 шага, чтобы убедиться, что ваша модель механически правильна, среды настроены правильно, потребление ресурсов соответствует вашим ожиданиям, и, что..

Карты глубины

Стремясь к спорному и правдоподобному росту машин, компьютеры превращаются из Спока в нечто большее, чем у Кирка, от чистой логики к интуиции. Концепция искусственного интеллекта существует в нашем мире уже несколько лет. Невозможно игнорировать потенциал машинного обучения в нужных местах. При правильном использовании ИИ может преобразовать мир, облегчая обработку огромных объемов данных и принятие важных решений. Вопрос в том, как далеко должны зайти эти решения? Можно ли доверять ИИ..

Изображение стоит 16x16 слов: трансформеры для распознавания изображений в масштабе

Изображение стоит 16 x 16 слов: трансформеры для распознавания изображений в масштабе Ссылка на мой профиль блога e: https://rakshithv-deeplearning.blogspot.com/ Почему: Адаптация знаменитой архитектуры преобразователя NLP для задач видения и современного уровня техники была достигнута с относительно меньшими вычислительными ресурсами по сравнению со свертками. Как: Преобразуйте изображение в последовательность патчей и обработайте их как токены, как мы это делаем в..

Эти проекты Facebook приносят самостоятельное обучение анализу речи

Три новых проекта с открытым исходным кодом, которые многообещали по уменьшению зависимости от помеченных наборов данных для систем распознавания речи. Недавно я начал выпускать образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, на который уже подписано более 65 000 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..

История о глубоком обучении

привет всем. Я хочу сказать кое-что о глубоком обучении в этот день. Благодаря высокому уровню глубокого обучения общество становится все более и более комфортным и доступным. эта технология поможет человеку сделать что-то. Глубокое обучение может перевести один язык на другой язык в высоком истинном ответе. Глубокое обучение также может что-то сделать. И как оно это делает? Да, оно делает это. Это. Вы знаете кое-что об этой вещи. Вы также не могли что-то сделать. Да, вы можете узнать об..

Резюме: PlaNet

Deep Planning Network (PlaNet) - это агент на основе модели, который изучает модель динамики скрытого состояния по изображениям и предпринимает действия на основе онлайн-планирования скрытого состояния. Архитектура На высоком уровне архитектуру можно рассматривать как 3 компонента. Позже каждый компонент будет разбит на более мелкие модули. апостериорный: имеет ограничение быть рядом с одним шагом до многошаговый априорный: имеет ограничение распределения латентных состояний,..