Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Обзор машинного обучения

Обзор машинного обучения Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это концепция, которая позволяет машине учиться на примерах и опыте, и это тоже без явного программирования. Таким образом, вместо того, чтобы писать код, вы вводите данные в общий алгоритм, а алгоритм/машина строит логику на основе заданных данных. Этапы машинного обучения: Сбор данных. Этот этап включает сбор всех соответствующих данных из различных источников. Обработка данных. Это процесс..

Введение в сверточные нейронные сети (CNN)

Как сделать компьютерное зрение профессионалом Сверточные нейронные сети очень важны в машинном обучении. Если вы хотите решать задачи компьютерного зрения или распознавания изображений, без них просто не обойтись. Но может быть трудно понять, как они работают. В этом посте мы поговорим о механизмах, лежащих в основе сверточных нейронных сетей, их преимуществах и вариантах использования в бизнесе. Что такое нейронная сеть? Во-первых, давайте освежим наши знания о том, как..

Как обучить нейронную сеть так, чтобы вывод

Как я могу обучить нейронную сеть так, чтобы выходные данные сети удовлетворяли определенной функции ограничения в Neural Network Toolbox 5.0 (R2006a)? Я хотел бы обучить нейронную сеть, чтобы выходные данные удовлетворяли определенным ограничениям, захваченным определенной функцией. ОТВЕЧАТЬ Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab , Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE,..

Стремитесь испытать прикосновение в мире Джей-Чжоу

В этой статье я проиллюстрирую свою работу, что я сделал. Сначала будет обсуждаться мотивация. Во-вторых, я представлю фундаментальную теорию своей работы. Напоследок покажу доработанный вариант своей идеи и результат моей работы. Авторские права на видео и связанное изображение принадлежат JVR Music International Ltd. и Jay Chou. Оригинальный видео-сайт находится здесь . Если есть какие-либо проблемы с авторскими правами, сообщите мне, и я удалю эти изображения. Мотивация..

Представляем K-FAC

Метод оптимизации второго порядка для крупномасштабного глубокого обучения В этой статье я обобщаю Аппроксимированную кривизну с учетом фактора Кронекера (K-FAC) (Джеймс Мартенс и др., 2015), один из наиболее эффективных методов оптимизации второго порядка для глубокого обучения. Обзор Тяжелые вычисления кривизны ограничили количество применений методов оптимизации второго порядка в глубоком обучении. Приблизительная кривизна с поправкой на коэффициент Кронекера (K-FAC) - это..

TimeSformer: ультрасовременная классификация видео

Чистое и простое решение, основанное на внимании, для достижения SOTA по классификации видео. Меня не перестает удивлять машинное обучение. От перехода к классификации целых чисел 0–9 с помощью CNN до понимания языков с помощью трансформеров (эпоха после BERT). Итак, что будет следующим большим достижением ИИ 🤔 ?! На мой взгляд, это будет первая захватывающая речь (аудиоданные), которая началась с выпуска Wave2vec 2.0 от Facebook AI, переходя к видеоданным с TimeSformer от..

ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ В ОБРАБОТКЕ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА (НЛП)

Автор: Старшие инженеры-программисты Synerzip. Мадхав Агарвал и Сумит Никам. Машинное обучение — одна из самых быстрорастущих областей, и глубокое обучение представляет собой передовую область. Глубокое обучение — это новая область исследований, которая приближает нас к достижению одной из основных целей машинного обучения — искусственного интеллекта. Глубокое обучение широко используется в области распознавания изображений, обработки естественного языка (NLP), беспилотных автомобилей и..