Публикации по теме 'deep-learning'
Введение в НЛП: реализация вышеупомянутых алгоритмов
Привет всем!! Добро пожаловать во вторую часть учебной серии. Здесь мы начнем с базовой реализации алгоритмов из предыдущей статьи . Если вы упустили концепцию, оглянитесь назад. Здесь мы будем использовать nltk для реализации алгоритма, и мы будем использовать алгоритмы sklearns для тестирования кода. TL; DR - Если вам просто нужен код, пожалуйста .
Также, примечание, я только что затронул некоторые из наиболее важных тем в предыдущей статье. На будущее: POS - это часть речи,..
Обзор: КРАФТ - Каскадная область-предложение-сеть и FasT r-cnn (обнаружение объектов)
Лучшие предложения по объектам, более точная классификация объектов, превосходит более быстрый R-CNN
В этой статье рассматривается CRAFT Китайской академии наук и Университета Цинхуа . В Faster R-CNN для генерации предложений используется региональная сеть предложений (RPN). Эти предложения после объединения ROI проходят через сеть для классификации. Однако выяснилось, что в Faster R-CNN есть основная проблема:
При создании предложения все еще существует значительная..
Бесполезно ли глубокое обучение, если нет большого набора данных? НЕТ!!!
При рассмотрении методов глубокого обучения для обучения наших данных мы часто сталкиваемся с двумя проблемами, которые требуют: огромный объем обучающих данных и мощная вычислительная инфраструктура .
Крупные компании, такие как Google, Amazon, часто проводят исследования на больших наборах данных, таких как ImageNet, которые содержат более миллиона изображений и используют большое количество графических процессоров.
Мы можем решить проблему вычислительной мощности, используя Amazon..
Telelink и ScyNet с общей инициативой по обмену технологическим ноу-хау
На прошлой неделе разработчики Comrade встретились с технической командой Telelink C-level, чтобы поделиться ноу-хау и обсудить варианты использования ScyNet.
Эта инициатива является частью нашего партнерства с Telelink. В октябре 2018 года ScyNet заняла 1-е место на конкурсе блочных стартапов CEE . Вскоре после этого Telelink выразил свою веру в Кооператив, инвестировав 250 000 евро в виде автоматизированного долга с высоким риском (HRAD).
Во время нашей недавней встречи мы..
Последние выборы: прогнозирование временных рядов с механизмом глубокого обучения и внимания
Последние выборы:
Прогнозирование временных рядов с использованием механизма глубокого обучения и внимания Марко Дель Пра Основы генеративных состязательных сетей Джеймс Лой Внимание - это все, что вам нужно: открытие бумаги-трансформера Эдуардо Муньос Сила (локальных двоичных) шаблонов Аарон Догерти
Если вы их пропустили:
Сэмплинг Томпсона от Стива Робертса Разговоры с использованием искусственного интеллекта с таблицами аналитики от Гоутама Рамеша..
Что такое искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение?
Что такое искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение?
Во время исследований для презентации беспилотных автомобилей мне пришлось заняться глубоким обучением. Как и многие, я не был уверен, в чем именно разница между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением.
На самом деле искусственный интеллект — это более широкое понятие, согласно которому машины способны выполнять задачи таким образом, чтобы сделать их «умнее». Затем искусственный..
В двух словах о TensorFlow - Часть вторая: гибридное обучение
Быстрое и простое руководство по самому популярному в мире фреймворку глубокого обучения.
Обязательно ознакомьтесь с Часть первая: основы
В этой статье мы продемонстрируем широкую глубокую сеть, которая будет использовать широкую линейную модель, обученную одновременно с сетью с прямой связью, для более точных прогнозов, чем некоторые традиционные методы машинного обучения. Этот гибридный метод обучения будет использоваться для прогнозирования вероятности выживания пассажиров..
