В этом уроке я покажу вам, как создать приложение на основе глубокого обучения, которое сможет найти знаменитостей с наиболее похожим голосом на ваш. Главная идея Мы создадим базу данных векторных представлений аудиовыдержек из интервью известных людей и знаменитостей. Такие представления будут получены путем кодирования исходных «сырых» аудиозаписей с помощью глубокой нейронной сети. Далее, когда пользователь записывает свой голос в качестве входных данных, эта запись также будет..

Погрузитесь в комбинации функций LSH, чтобы гарантировать более надежный поиск Поиск по сходству  – это задача, в которой задан запрос, целью которого является поиск наиболее похожих на него документов среди всех документов базы данных. Введение В науке о данных поиск по сходству часто появляется в домене НЛП, поисковых системах или рекомендательных системах, где для запроса необходимо найти наиболее релевантные документы или элементы. Существует множество различных способов..

В первых двух частях этой серии мы обсудили два фундаментальных алгоритма поиска информации: индекс инвертированного файла и квантование произведения. Оба они оптимизируют производительность поиска, но фокусируются на разных аспектах: первый ускоряет скорость поиска, а второй сжимает векторы до меньшего представления с эффективным использованием памяти. Поиск по сходству, часть 1: kNN и индекс инвертированных файлов Поиск по сходству — популярная задача, когда..

Недавно я прочитал несколько статей, которые являются хорошими примерами тенденции, когда компании используют модели, подобные word2vec, для изучения встраиваний, которые представляют собой компактное векторное представление объектов. В этом посте, первом из трех, будет рассказано, как Best Buy, Capital One, Facebook и Grubhub используют машинное обучение для изучения встраивания, чтобы лучше понимать своих клиентов и предоставлять этим клиентам персонализированные рекомендации. Лучшее..

Быстрая и точная классификация радиоволн Люк Кербс и Джордж Уильямс ([email protected]) Последний раз В моем последнем блоге я описал, как построил классификатор радиоволн на Python. Мы обучили глубокую остаточную нейронную сеть классифицировать 24 различных класса радиоволн, которые используются в спутниковой связи. Оказывается, с небольшой настройкой сети, которую мы построили, мы можем превратить классификацию радиосигналов в проблему поиска по сходству ...