Публикации по теме 'deep-learning'
Итак, вы не хотите тратить время на импорт своего пакета Python Data Science?
В этой статье я сэкономлю время вашего пакета импорта
Прежде всего, установите пакет, введя код ниже на CMD
pip install pyforest
8080labs/pyforest pyforest отложенно импортирует все популярные библиотеки Python Data Science, чтобы они всегда были рядом, когда они вам нужны. Если… github.com
Во-вторых, откройте свой любимый редактор или IDE.
from pyforest import *
Сделанный. Вот и все, вы импортировали все пакеты
Как это..
Работа с аддитивными методами Шварца, часть 2 (машинное обучение)
Аддитивные методы Шварца для выпуклой оптимизации с возвратом (arXiv)
Автор : Чонхо Пак
Аннотация: в его статье представлена новая стратегия поиска с возвратом для аддитивных методов Шварца для общих задач выпуклой оптимизации в качестве схемы ускорения. Предлагаемая стратегия поиска с возвратом не зависит от локальных решателей, поэтому ее можно применять к любым алгоритмам, которые могут быть представлены в абстрактной структуре аддитивных методов Шварца. Допуская адаптивное..
Исправление орфографии с помощью TensorFlow 2.x
Изучение и применение орфографической коррекции в автономных системах распознавания рукописного текста
С возвращением, мой дорогой читатель. В этом посте я привожу продолжение моего магистерского проекта Коррекция орфографии . Первую часть вы можете найти здесь .
Во-первых, я хотел бы поблагодарить всех, кто связался со мной и отправил отзывы о других сообщениях / проектах, спасибо! Это меня мотивирует, и теперь я представляю новый проект.
В этом посте я расскажу о моем..
Общий…. не будь хипстером...
Общий…. не будь хипстером...
послушайте Педро Доминго ….
по сути, он говорит, что DL — это просто подмножество ИИ. DL, безусловно, очень хорошая техника, но мы не должны рассматривать ее как панацею для всего. Ажиотаж вокруг глубокого обучения заставляет людей думать, что это единственное, что существует в мире ИИ.
+160 подсказок [Готово к использованию] для исполнителей и создателей
Раскройте весь потенциал своего творчества с помощью более 160 подсказок ИИ, разработанных для того, чтобы сделать процесс создания изображений еще более увлекательным. С этой коллекцией будущее визуального контента у вас под рукой, позволяя создавать потрясающие, захватывающие изображения за считанные секунды. 💡✨
Вы устали часами искать идеальные визуальные эффекты? С этой коллекцией поиск окончен! С трепетом наблюдайте, как наш продвинутый искусственный интеллект создает уникальные..
«Привет, мир» глубокого обучения для компьютерного зрения
Смена точки зрения решает все
Набор данных MNIST состоит из обучающего набора из 60 000 примеров и тестового набора из 10 000 примеров, где каждый пример представляет собой изображение рукописных цифр 28x28 в градациях серого, связанное с меткой от 0 до 9.
MNIST часто представляет собой набор данных, который каждый строит свою первую модель глубокого обучения при входе в эту область. Сообщество Data Science обычно использует его в качестве эталона для проверки своих алгоритмов...
Преобразование текстов в тензоры для глубокого обучения
Простой шаблон для преобразования текстовых данных в тензорный формат
Эта статья покажет вам, как подготовить текст для приложений на основе нейронных сетей. Учитывая объем текстовых данных, мы применим следующий процесс
сопоставление слов текста (токена) с индексом создание специальных токенов для конца предложения, заполнения и символов вне словаря преобразование терминов в словаре в тензоры
Словарь организует наши данные в парах ключ:значение , где ключом будет термин, а..
Новые материалы
Журналы Py № 2: Если, Элиф, Иначе?
У меня такое чувство, будто я давно ничего не писал, хотя прошло два дня с тех пор, как я опубликовал свою первую историю. В любом случае, сегодня произошло много всего, так что приступим...
Работа в Реакции
Я изучаю React в Bloc прямо сейчас. До сих пор я изо всех сил пытался понять темы. Тем не менее, я только что закончил проблему, над которой некоторое время размышлял, и хочу записать свой..
Нужен ли банкам искусственный интеллект, чтобы кардинально изменить свою работу?
Почему необходимо использовать искусственный интеллект в банковской сфере?
Существенное использование многочисленных инноваций ИИ, таких как машинное обучение , глубокое обучение и..
Какую последнюю статью вы считаете стоящей поделиться?
Я люблю читать качественные статьи. Не стесняйтесь делиться своей работой.
Преобразование CoreML, позволяющее использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS и MacOS.
Как использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS
Преобразованная модель:
GitHub — john-rocky/CoreML-Models: Преобразованный зоопарк моделей CoreML...
ИИ в правоохранительных органах: мощный инструмент с двойной природой
Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует правоохранительную деятельность, предлагая инновационные тактики расследования, повышая достоверность доказательств и оптимизируя процессы. Тем..
Autoencoder Average Distance — классический способ, используемый внутри Microsoft для выявления сходства…
Среднее расстояние автоэнкодера (AAD) использует более простой подход для определения расстояния между двумя наборами данных. Нейронный автоэнкодер может преобразовать любой элемент данных в..