Публикации по теме 'convolutional-network'
Создание и развертывание сверточной нейронной сети с помощью TrueFoundry
Многие люди, которые начинают изучать сверточные нейронные сети, часто сталкиваются с задачей классификации изображения кошки или собаки. Большинство людей могут легко создать классификатор, но вы когда-нибудь хотели развернуть сеть как сервис, где вы могли бы просто передать изображение, и результат будет возвращен без каких-либо хлопот? А вы когда-нибудь хотели с легкостью развернуть приложение Streamlit, которое вы могли бы сделать для взаимодействия с пользователем? TrueFoundry поможет..
Сверточные нейронные сети для распознавания изображений
Заметки к уроку 3 из серии лекций DeepMind в 2020 г.
Большинство изображений, представленных здесь, взяты из слайдов третьей лекции DeepMind.
Фон:
Основываясь на моих заметках из урока 2 , мы узнали, что такое нейронные сети ( Рисунок 1) . Теперь мы хотим использовать эти сети для обнаружения, анализа и классификации изображений, чтобы автоматизировать конкретную задачу.
Например . Учитывая изображение дерева ниже ( рис. 2 ), наша цель — научить наши нейронные сети..
Сворачивание холста: перенос обучения в художественной классификации
Введение
Растущая популярность коллекций и торговых площадок цифрового искусства вызвала растущую потребность в управлении, анализе и классификации больших объемов данных с точки зрения абстрактных эстетических концепций, таких как пространство, форма, текстура и тон, что делает настоятельно необходимой разработку надежных моделей классификации произведений искусства. . Такие модели являются не только инструментами для архивариусов, дилеров и галеристов; они также могут служить..
Исследование параметров нейронной сети pt. 1
О:
Эта серия статей посвящена исследованию дизайна нейронной сети с целью понимания того, как изменение параметров нейронной сети может увеличить или уменьшить эффективность обучения нейронной сети для решения проблемы. Базовые знания в области исчисления, линейной алгебры и машинного обучения идеально подходят для понимания описанных здесь концепций.
Мы будем использовать простую нейронную сеть прямого распространения, которой будет поручен классический пример идентификации рукописных..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..