Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Примечания NAACL ’19: Практические идеи для приложений обработки естественного языка - Часть II

Продолжая Часть I этого сообщения в блоге, мы рассматриваем недавние достижения в некоторых важных задачах НЛП, таких как схожесть текста, классификация текста, маркировка последовательностей и генерация языка. Сходство текста В статье NAACL ’19 Коэффициенты корреляции и семантическое текстовое сходство [ код ] ставится под вопрос использование косинусного сходства в пространстве вложения слов. Основная идея состоит в том, чтобы рассматривать встраиваемое слово или предложение как..

Снижение шумов мозговых волн ЭЭГ с помощью машинного обучения

Реализация ICA для удаления артефактов из многомерных сигналов Вы на коктейльной вечеринке. И это здорово! Вы гуляете с друзьями и получаете массу удовольствия !! Однако вы также тайно подслушиваете симпатичную девушку, которую заметили через комнату, разговаривая со своими друзьями десять минут назад 😉 Проблема в том, что это БОЛЬШАЯ вечеринка. Из-за того, что сотни людей разговаривают одновременно, очень сложно понять, что именно она говорит. Вы в отчаянии топаете ногами - что..

Практическое переносное обучение с PyTorch

Использование уже функционирующей глубокой нейронной сети - огромное ускорение при решении проблемы машинного обучения. В предыдущем посте я объяснил, как можно объединить PyTorch и XGBoost для передачи обучения. Передача обучения с помощью XGBoost и PyTorch: взлом Alexnet для набора данных MNIST PyTorch и XGBoost могут быть объединены для выполнения передачи обучения. В этой статье мы покажем, как знания Alexnet могут быть… в направленииdatascience.com..

Собираются ли боты захватить мир? Вход в Startup Weekend AI

Технологии давно хотели сделать мир лучше, сделать его новым, но, тем не менее, будущее все еще остается нестабильным. Насколько важен искусственный интеллект? В какой степени искусственный интеллект сотрет человеческое творчество, даже заменит его? Все говорят об ИИ, но действительно ли мы понимаем, что он означает, его экспоненциальный рост и куда он может нас привести? Знаем ли мы, как создать на его основе бизнес? Собираются ли боты захватить мир? Скорее всего, у нас слишком мало..

Кошки против собак - ваш второй сквозной классификатор CNN за 5 минут

Второй классификатор ?! Звучит странно? Итак, это мой второй блог из серии DIY-моделей CNN. Проверить первый классификатор можно здесь . Если вы не читали мою предыдущую статью, я настоятельно рекомендую это сделать, так как я буду строить ее на ее основе. Формат этого блога останется прежним. Я дам вам файл Colab, который вы должны запустить (нет, если и нет), прежде чем продолжить. Итак, поехали - Просто запустите ! 🏃‍♀️ Да, я знаю, что пробежка займет некоторое время...

Как настроить виртуальную среду в Anaconda для аннотации изображений с помощью LabelImg

ОБЗОР Задача Что такое аннотации к изображениям Различные типы аннотаций к изображениям Введение в LabelImg и как загрузить пакет Почему требуется среда и как ее настроить Активация среды и добавление каталога LabelImg Установка Pyqt, добавление ресурсов и запуск программного обеспечения LabelImg Что делать сейчас? Цель Цель этой статьи - научить вас создавать в Anaconda необходимую среду для labelImg - инструмента для аннотации изображений. Вы также..

Прогнозирование временных рядов 101

Временной ряд – это последовательность наблюдений, сделанных последовательно во времени. Прогнозирование временных рядов использует информацию об исторических значениях и связанных закономерностях для прогнозирования будущей активности. Чаще всего это касается анализа тенденций, анализа циклических колебаний и вопросов сезонности. Зачем прогнозировать временные ряды? Если независимые переменные Неизвестный Недоступно Может не соответствовать данным Сложно прогнозировать..