Публикации по теме 'pytorch'
Запустите PyTorch за 3 минуты!
Давайте не будем слишком усложнять и пойдем быстро… Это простое начало для PyTorch :D
Рабочие процессы машинного обучения включают:
данные создание моделей оптимизация параметров модели сохранение обученных моделей
1. Данные
два примитива для работы с данными :
torch.utils.data.DataLoader torch.utils.data.Набор данных
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms..
Введение в нейронные сети: стипендия Pytorch
Что такое глубокое обучение? Для чего это используется?
Во-первых, для чего используется глубокое обучение?
Глубокое обучение может многое, но недавние приложения включают в себя такие вещи, как:
Победить людей в таких играх, как Jeopardy, Go, шахматы и т. д. Обнаружение спама в электронных письмах, Прогнозирование цен на акции, Распознавание образов на картинке, Диагностировать болезни даже точнее, чем это делают люди, Беспилотные автомобили — актуальная тема современности..
Классификация изображений с использованием глубокого обучения и PyTorch: пример использования данных изображений цветов
Глубокое обучение , Машинное обучение , Python
Классификация изображений с использованием Deep Learning и PyTorch: пример использования данных изображений цветов
Классификация изображений цветов с использованием сверточной глубокой нейронной сети с библиотекой PyTorch
Классификация данных изображений - одно из очень популярных применений методов глубокого обучения. В этой статье мы обсудим идентификацию изображений цветов с помощью глубокой сверточной нейронной сети.
Для..
«Keras Core: раскрытие возможностей многоплатформенного глубокого обучения и встряска игры машинного обучения!»
Введение
Привет, товарищи волшебники данных! Приготовьтесь погрузиться с головой в ошеломляющее царство Keras Core, где сбываются мечты о глубоком обучении. В этом захватывающем сообщении в блоге мы рассмотрим потрясающие функции и расширяющие сознание преимущества Keras Core — библиотеки, которая переворачивает сценарий традиционного глубокого обучения. Так что хватайте чашку жидкой молнии, надевайте плащ исследователя данных и пристегивайтесь, чтобы отправиться в дикую поездку!..
Визуальное распознавание с помощью графиков
Вступление
Сверточные нейронные сети добились большого успеха в задачах визуального распознавания. В этой статье особое внимание уделяется семантической сегментации. Логика использования CNN заключается в том, что изображения имеют ощущение локальности, то есть пиксели, которые находятся рядом друг с другом, более связаны. CNN могут улавливать это с помощью операций свертки, и учитываемая локальная область (формально известная как рецептивное поле) зависит от размера ядра. В..
Создайте 3D-модель из одной фотографии с помощью демонстрации PIFuHD
Я не знаю, как это работает, но вы можете сделать именно так, как написано в моем заголовке.
3D-видео результата (GoogleDrive):
マイムービー 22.mp4 Изменить описание drive.google.com
Демонстрация ноутбука Colab
Просто запустите ячейки в официальной демо-версии проекта.
По пути есть ячейка для загрузки собственного изображения.
Когда выполнение будет завершено, файл result_{image_file_name}.obj будет создан в каталоге результатов...
Измерение сходства новостных тем с использованием предварительно обученной модели BERT
Использование прогнозов следующего предложения. Тонкая настройка не требуется.
В этом посте мы устанавливаем меру тематического сходства среди новостных статей, собранных из RSS-каналов New York Times . Основная цель - ознакомиться с реализацией BERT (PyTorch) и предварительно обученными моделями.
Что такое BERT?
BERT расшифровывается как B двунаправленных E кодировщиков R представлений от T преобразователей. Он взят из статьи, опубликованной Google AI Language в 2018..
