Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Что ждет в 2019 году: Loud ML 1.5

Если вы еще не окунулись в машинное обучение, Loud ML 1.5 - отличное место для начала. Вот почему. Разработки и инженерия надежности - это широкая роль. Дело не только в том, работают службы или нет; это роль, основанная на данных, когда решения принимаются на основе наблюдений. Мы достигли захватывающей эпохи в машинном обучении, и команда, стоящая за Loud ML, работает над некоторыми интересными функциями для Loud ML 1.5, которые помогут DevOps добиться максимальной автоматизации..

Решение Unity OTC: проблема глубокого обучения

Это еще одна запись в серии сообщений в блоге, которые я недавно написал о соревновании Unity Obstacle Tower Challenge. Вы можете прочитать больше о вызове и моих предыдущих бредах о вызове, предоставленных по ссылкам ниже: Вызов Башни Препятствий уже начался! - Блог Unity Три недели назад мы объявили о выпуске Obstacle Tower Environment, нового теста для искусственного интеллекта… blogs.unity3d.com..

Понимание градиентно-изолированного изучения представлений и интуиции для жадных…

С тех пор, как я начал заниматься наукой о данных и машинным обучением, меня всегда интересовало огромное количество данных, генерируемых людьми, и наша неспособность эффективно использовать их в сложных алгоритмах, доступных в нашем распоряжении. Единственный недостаток всех наших идей по применению глубокого обучения и спасению мира (для этого слишком поздно) - это усилия и время, затрачиваемые на предварительную обработку данных, а не сами данные, которых у нас в изобилии. Чтобы понять..

Автоматизация построения конвейера набора классификационных данных

Надоело тратить время на поиск и загрузку набора данных вручную? Хотите создать свой собственный набор данных изображений, но не можете этого сделать из-за ограниченного времени или по какой-либо другой причине? Сбор данных — один из важных этапов анализа данных, машинного обучения и глубокого обучения. Это процесс сбора информации. нас интересуют изображения любого типа, которые мы хотим собрать. Без данных мы не можем смоделировать нашу проблему и провести ее анализ. Но у..

Автоматическая дифференциация TensorFlow (AutoDiff)

Keras API может легко выполнять обратное распространение с помощью встроенных оптимизаторов и функций потерь. Однако бывают случаи, когда мы хотим специально манипулировать или применять градиент. Например, чтобы избежать взрывного градиента, мы можем захотеть обрезать градиент. В общем, TensorFlow AutoDiff позволяет нам вычислять градиенты и управлять ими. В приведенном ниже примере мы вычисляем и строим производную сигмовидной функции. В глубоком обучении мы используем..

Что такое GPT-3 и почему он революционизирует искусственный интеллект?

Что такое GPT-3 и почему он революционизирует искусственный интеллект? Генеративный предварительно обученный преобразователь 3 ( GPT-3 ) - это авторегрессивная языковая модель, которая использует глубокое обучение для создания текста, похожего на человека. Это модель прогнозирования языка третьего поколения в серии GPT-n (и преемница GPT-2), созданная OpenAI, базирующейся в Сан-Франциско искусственным интеллектом. GPT 3 - самая мощная языковая модель из когда-либо созданных..

Функции активации - как должны срабатывать нейроны

Все мы знаем, что нейронная сеть - это парадигма обработки информации, вдохновленная биологическими процессами, которые ученые смогли наблюдать в мозге. Таким образом, искусственный нейрон обычно состоит из входа, выхода и функции активации, которая решает должен ли нейрон активироваться или нет. По сути, важность функции активации состоит в том, чтобы внести нелинейность в выходной сигнал нейрона. Когда человек случайно касается горячего объекта , он автоматически, не..