Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Общие алгоритмы машинного обучения

Введение в алгоритмы машинного обучения Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который использует алгоритмы для изучения данных, таких как изображения, аудио или текст, и делает прогнозы о мире. Алгоритмы позволяют машинам распознавать закономерности в данных и принимать решения без явных инструкций. Алгоритмы используются в машинном обучении…

Простой подход к созданию классификатора пород собак с помощью ResNet

«Собака — джентльмен; Я надеюсь попасть на его небеса, а не на мужчин». - Марк Твен Существует много разных пород собак, и некоторым людям трудно отличить, например, аляскинского маламута от сибирского хаски . Более 340 различных пород, признанных Международной кинологической федерацией . Вот почему мы хотим использовать глубокое обучение для создания классификатора, который поможет нам в решении этой задачи. Для этого мы будем использовать Сверточные нейронные сети..

Как работает концепция улучшения речи, часть 2

PCNN: легкая нейронная сеть с параллельным конформером для эффективного улучшения монофонической речи (arXiv) Автор: Синьмэн Сюй , Вэйпин Ту , Юхун Ян Аннотация: Сверточные нейронные сети (CNN) и Transformer добились огромного успеха в мультимедийных приложениях. Однако необходимо приложить больше усилий для эффективной гармонизации этих двух архитектур для обеспечения улучшения речи. Целью данной статьи является объединение этих двух архитектур и представлен параллельный..

Использование Tensorflow Lite для обнаружения объектов

Узнайте, как использовать модель MobileNet SSD, предварительно обученную на наборе данных COCO в Python, для работы на периферийных устройствах с полным кодом и не максимальным подавлением. Tensorflow недавно выпустил свой API обнаружения объектов для Tensorflow 2, который имеет очень большой зоопарк моделей. Однако они предоставили только одну модель SSD MobileNet v1 с Tensorflow lite, которая описана здесь . В этом сообщении в блоге они предоставили коды для его запуска на..

Последние обновления неявной регуляризации, часть 6 (машинное обучение)

AI-KD: состязательное обучение и неявная регуляризация для извлечения самопознания (arXiv) Автор: Хёнмин Ким , Сонхо Со , Сонхён Бэк , Дэхван Ким , Даун Чжон , Хансан Чо , Чунмо Ким . Аннотация: Мы представляем новый состязательный метод дистилляции самопознания со штрафом, названный состязательным обучением и неявной регуляризацией для дистилляции самопознания (AI-KD), который упорядочивает процедуру обучения с помощью состязательного обучения и неявной дистилляции. Наша модель..

Обнаружение сарказма

Введение Сарказм определяется как резкое, часто ироничное замечание, предназначенное для выражения презрения или насмешки. Обнаружение сарказма — это задача правильно обозначить текст как «саркастический» или «несаркастический». Это сложная задача из-за отсутствия интонации и мимики в тексте. Тем не менее люди все еще могут заметить в тексте саркастические настроения и рассуждать о том, что делает их таковыми. Распознавание сарказма в тексте является важной задачей обработки..

Как можно применить теорему Рисса о представлении

Применения теоремы об асимптотическом представлении Рисса( arXiv ) Автор: Симона Маковей Аннотация: мы рассматриваем связь между компактными асимптотическими спектральными мерами и некоторым положительным асимптотическим морфизмом на локально компактных пространствах с помощью асимптотической теоремы Рисса о представлении, введенной Мартинесом и Траутом [3]. Приложения к этой теореме будут обсуждены. 2. Теоремы о представлении Рисса для положительных линейных операторов(..