Публикации по теме 'deep-learning'
PyTorch для глубокого обучения — Часть 2
Больше тензорных операций в PyTorch
Прежде чем идти дальше, давайте импортируем необходимые библиотеки.
#importing the libraries
import numpy as np
import torch
давайте создадим 2 тензора, чтобы выполнить над ними какие-то операции
t1 = torch.tensor([[1,2],[3,4]])
t2 = torch.tensor([[5,6],[7,8]])
Мудрые операции с элементами
извините за корявое форматирование
print("Tensor addition : {}\nTensor Subtraction : {}\nTensor Multiplication : {}\nTensor Division :..
Cerebras Wafer Scale Engine: зачем нам нужны большие чипы для глубокого обучения
Жажда скорости
Глубокое обучение стало самой важной вычислительной нагрузкой нашего поколения. Задачи, которые исторически были исключительной прерогативой людей, теперь регулярно выполняются компьютерами на человеческом или сверхчеловеческом уровне.
Глубокое обучение также требует значительных вычислительных ресурсов. Недавний отчет OpenAI показал, что в период с 2012 по 2018 год объем вычислений, используемых для обучения самых больших моделей, увеличился в 300 000 раз. Другими..
Изучение управления визуальной обратной связью для динамического складывания ткани — «О чем бумага не говорит вам» — 2/3
В этой серии сообщений в блоге мы углубляемся в технические проблемы, связанные с созданием нашей статьи Изучение управления визуальной обратной связью для динамического складывания ткани , которая была принята к публикации на Международной конференции IEEE/RSJ 2022 года по интеллектуальным роботам. and Systems (IROS 2022) и стал финалистом премии Best Paper Award.
Роботизированное манипулирование тканью может произвести революцию в различных отраслях промышленности, повысив..
Схожу с ума от генеративных моделей (Часть 1)
Одним из наиболее интересных вариантов использования глубокого обучения являются генеративные модели. Мы можем генерировать все, что угодно, включая текст, изображения, звуки... Различные чат-боты, автоматические машинные переводы, voice2text, text2speech, подписи к изображениям, улучшения качества изображения, преобразования изображений image2 и другие — это классные приложения, в которых есть какие-то генеративные модели под капот. Итак, я решил создать несколько аниме-девушек..
Работа с гравитацией f(Q) part2(Advanced Cosmology)
Медленная инфляция в неметрической гравитации f(Q) (arXiv)
Автор: Сальваторе Капоцциелло , Мехди Шокри
Аннотация: мы обсуждаем космологическую инфляцию в контексте неметрической гравитации f(Q), где Q — неметрический скаляр. После введения конформных преобразований для гравитации f(Q) мы сначала сосредоточимся на потенциальной медленной инфляции, изучая соответствующие потенциалы для различных форм функции f(Q) в системе отсчета Эйнштейна. Во-вторых, мы исследуем..
Последние инновационные идеи, касающиеся чат-ботов, часть 5 (искусственный интеллект)
Разработка ответственных чат-ботов для финансовых услуг: ответственный подход к разработке искусственного интеллекта, ориентированный на шаблоны (arXiv)
Автор: Цинхуа Лу , Юсю Луо , Лимин Чжу , Минцзянь Тан , Сивэй Сюй , Джон Уиттл .
Аннотация: Недавний выпуск ChatGPT привлек огромное внимание и обсуждение во всем мире, а ключевой темой обсуждения стал ответственный ИИ. Как мы можем гарантировать, что системы ИИ, включая ChatGPT, разрабатываются и внедряются ответственным..
Понимание кривых Безье, часть 1 (топология)
ABCNet v2: Адаптивная сеть кривой Безье для сквозного обнаружения текста в режиме реального времени (arXiv)
Автор: Юлян Лю , Чуньхуа Шэнь , Ляньвэнь Цзинь , Тун Хэ , Пэн Чен , Чонгюй Лю , Хао Чен
Аннотация . Сквозное обнаружение текста, целью которого является объединение обнаружения и распознавания в единой структуре, привлекает все большее внимание из-за простоты двух взаимодополняющих задач. Это остается открытой проблемой, особенно при обработке экземпляров текста..
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..