Введение С тех пор, как я начал изучать различные фундаментальные концепции в обширной области машинного обучения, я начал сталкиваться с некоторыми невероятными исследовательскими работами, которые просто увлекли меня, чтобы погрузиться в них глубже. 'Efficient BackProp' Янна Лекуна, Леона Ботто, Женевьев Орр , и Клаус-Роберт Мюллер - одна из таких работ, которая побудила меня написать о ней больше в попытке понять ее лучше. Учитывая, что я относительно новичок в этой области, я..

Теперь, когда AI, M.L - горячие темы, мы займемся глубинным обучением. Это будет довольно просто. Просто чтобы знать базовую архитектуру и прочее. Прежде чем двигаться дальше, убедитесь, что у вас установлены Python 3 (желательно) и Anaconda. Все шаги по настройке и репо для кода можно найти здесь . Давайте копаться. Импортировать библиотеки import torch import numpy as np from torchvision import datasets import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data.sampler..

Январь 2020 года - лучшее время, чтобы узнать что-то новое и повысить свои навыки. Итак, я решил вместе изучить PyTorch. Для людей, которые несколько незнакомы с PyTorch, обратитесь по приведенной ниже ссылке на официальный сайт библиотеки. PyTorch Платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом, которая обеспечивает плавный переход от исследовательского прототипа к производственному развертыванию. pytorch.org PyTorch - это..

Если вы ищете способ организовать, управлять и регистрировать шаги и операции во время учебного процесса и не хотите использовать PyTorch Lightning, больше не ищите Разобьем логику менеджера обучения на несколько этапов, следуя классической иерархии настройки обучения: Самым высокоуровневым этапом является тренировочный прогон , который охватывает все обучение для одного набора гиперпараметров (количество эпох, конфигурация модели, скорость обучения, оптимизатор и т. д.). Далее у..