Публикации по теме 'deep-learning'
Препроцессор видео и расширение для задач глубокого обучения
Препроцессор видео и расширение для задач глубокого обучения
В связи с растущим спросом на модели классификации и распознавания видео для нескольких задач обработки видео важно понимать, как обрабатывать видео с помощью библиотек Python. Итак, в этой статье мы увидим, как мы можем обрабатывать наши необработанные видеоданные и настраивать их в соответствии с нашими конкретными потребностями.
1. Предварительная обработка видеоданных
Для предварительной обработки видеоданных мы..
Прогнозирование оценок отзывов об отеле с помощью машинного обучения
Машинное обучение (ML) - это область искусственного интеллекта, в которой алгоритмы, управляемые данными, изучают закономерности, подвергаясь воздействию соответствующих данных. ML приобрел огромное значение в области обработки естественного языка (NLP), то есть интерпретации человеческого языка. В этой статье мы сосредоточимся на использовании машинного обучения для прогнозирования оценок отзывов пользователей. Данные, использованные в этой статье, были взяты из Kaggle ( Ссылка ), где..
SphereFace Loss — Глубокое распознавание лиц
Привет, мир. Как мы все знаем, CNN учится, оптимизируя функцию потерь, и эта функция потерь также определяет тип функции, которую изучает модель. Традиционная потеря softmax изучает функции, которые недостаточно различительны в открытом наборе. Итак, давайте рассмотрим некоторые функции потерь, которые делают наши модели DCNN надежными в открытом множестве. Но перед этим я хотел бы объяснить проблему в задачах распознавания, касающуюся набора данных и необходимости новой функции потерь...
Алфавит GAN: AI генерирует английские буквы!
Вот как я создал GAN, который может генерировать английские алфавиты.
Во-первых, вам нужно знать, что такое GAN на самом деле. Ну вот краткое описание. Генеративная состязательная сеть - это комбинация двух моделей, а именно генератора и дискриминатора. Генератор пытается создать поддельные данные, имитирующие исходные данные. С другой стороны, Дискриминатор пытается определить, являются ли данные подлинными или поддельными. Благодаря состязательной настройке, в конечном итоге обе..
GSoC 2019 начинается!
Итак, это официально - GSoC 2019 стартовал, и я был принят в CCExtractor Development с лучшим проектом , о котором я мог когда-либо мечтать, - версией Amazon Rekognition с открытым исходным кодом!
Каждое воскресенье я буду писать в блоге о достигнутом за неделю прогрессе и планах на следующую неделю. Это позволит другим ребятам следить за моим проектом, а также это очень хорошая практика моих технических навыков письма на английском языке. В конце концов, учитывая мой опыт работы с..
Обзор: WRN - широкие остаточные сети (классификация изображений)
На этот раз представлены WRN (широкие остаточные сети) . Путем расширения остаточной сети ( ResNet ) сеть может быть более мелкой с той же точностью или повышенной точностью. Более мелкая сеть означает:
Количество слоев можно уменьшить . Время обучения также может быть короче.
Также исследуется более высокий уровень отсева. Это статья BMVC за 2016 год с более чем 700 цитированием . Хотя это статья 2016 года, они продолжали обновлять ее и в июне 2017 года. ( Sik-Ho Tsang..
Векторы слов для людей, не связанных с НЛП, и исследователей
Векторы слов - это просто векторы чисел, которые представляют значение слова. На данный момент это не очень ясно, но мы вернемся к этому чуть позже. Прежде всего полезно рассмотреть, почему векторы слов считаются таким шагом вперед по сравнению с традиционными представлениями слов.
Традиционные подходы к НЛП, такие как одноразовое кодирование и модели набора слов (т. Е. Использование фиктивных переменных для представления наличия или отсутствия слова в наблюдении (например, в..
