Публикации по теме 'fastai'


Fast.ai Урок 5: Backprop, нейронная сеть с нуля
Заметки из Практического глубокого обучения для программистов, 2019 г., урок 5 (часть 1) Другие уроки: Урок 1 / Урок 2 / Урок 3 / Урок 4 / Урок 6 / Урок 7 Быстрые ссылки: Страница курса Fast.ai / Лекция / Jupyter Notebooks Повторяя некоторые понятия из прошлой лекции — помните, что функции активации являются поэлементными. Функция применяется к каждому элементу на входе. Таким образом, если входные данные для функции активации представляют собой длинный вектор из 20..
Fast.ai Примечания к уроку 11 - Часть 2, версия 3
Сегодня мы узнаем о загрузке данных и оптимизаторах. Послойное последовательное изменение единиц (LSUV) 07a_lsuv.ipynb Перед тем, как перейти к темам урока, рассмотрим еще один метод инициализации. Все, что вам нужно, это хорошая инициализация Последовательная инициализация единиц измерения (LSUV) - простой метод инициализации веса для глубокого сетевого обучения… arxiv. org Как мы видели, получить дисперсию, равную..
Fast.ai Примечания к уроку 9 - часть 2, версия 3
Как проводить исследования 02a_why_sqrt5.ipynb Джереми начал урок с демонстрации того, как он проводит исследования. Проблема, которую он пытался найти, заключалась в том, почему PyTorch использует квадратный корень из 5 в качестве инициализации Kaiming. Никаких комментариев по поводу выбора не было. Создавайте функции, если вы часто чем-то пользуетесь. Джереми создал функцию под названием stats (x) , которая возвращает среднее значение и стандартное отклонение входных..
CNN и ResNets - более либеральное понимание
В этом блоге объясняется, что происходит за сверточными сетями и как они работают. Буду использовать библиотеки fastai и PyTorch. Если вы хотите узнать о реализации fastai cnn более широко, обратитесь к статье здесь . Приступим. ❓ Как создать сверточную нейронную сеть Если вы знакомы с fastai и, в частности, с компьютерным зрением в fastai, то вы знаете, как мы создаем сверточную нейронную сеть. Используем для создания сети. Если вы хотите узнать о семантике create_cnn ,..
МОДЕЛЬ ФАСТАИ ДЛЯ ПРОИЗВОДСТВА - Веб-приложение, которое может классифицировать изображения
На курсах Fast.ai мы научились создавать отличные модели. В этой статье я покажу вам, как загрузить вашу модель на сервер и создать для этого пользовательский интерфейс. Я использовал для этого код Дипаншу, который вы можете увидеть на его Github . Код модифицирован из кода Саймона Уиллисона, который вы можете увидеть здесь . Это было хорошо для этого урока, потому что не было ничего бесполезного. Когда вы создаете свою собственную версию этого кода, вы можете улучшить..
Fastai Урок 4 Примечания: НЛП
Урок 4 охватывает следующее: НЛП Табличные данные Совместная фильтрация НЛП Быстрый обзор Обработка естественного языка — это текст и действия с ним. Классификация текста имеет особенно полезные приложения, и именно на этом мы сосредоточимся. Некоторые примеры: Защита от спама Выявление фейковых новостей Установление диагноза по медицинским отчетам Поиск упоминаний вашего продукта в Twitter Создание классификатора текста можно разделить на три этапа:..
Медицинские изображения - примеры использования глубокого обучения - часть 3
абхик джха (@abhikjha) | Twitter Последние твиты от abhik jha (@abhikjha): «Я только что опубликовал Predicting Sensex https://t.co/aAJIoE8JK1 twitter.com » Пролог Я не буду начинать эту статью с описания ужаса, печали и печали, которые возникают при малейшем упоминании о введении Рака. Рак, скорее, не нуждается в представлении. Это, возможно, самое смертоносное заболевание, свидетелем которого когда-либо было человечество, и тем..