Публикации по теме 'deep-learning'
Погружение в глубокое обучение — Часть 1
В этой серии я поделюсь с вами своим кратким изложением книги «Погружение в глубокое обучение», которую я начал читать как обзор того, что я знаю об DL, а также для изучения новых концепций, которые я мог пропустить.
Книга доступна бесплатно вместе с примерами кода здесь: https://d2l.ai
Я начну с главы 3: Линейная регрессия, так как первые две главы посвящены математике, необходимой для понимания концепций книги. Я рекомендую эту специализацию на Coursera, она очень хорошо..
DINOv2 от Meta AI — Наконец-то фундаментальная модель в компьютерном зрении
DINOv2 — это модель компьютерного зрения от Meta AI, которая претендует на то, чтобы наконец обеспечить основополагающую модель компьютерного зрения, закрывая часть разрыва с обработкой естественного языка, где она уже давно распространена. В этом посте мы Я объясню, что значит быть основополагающей моделью компьютерного зрения и почему DINOv2 может считаться таковой.
DINOv2 — это огромная модель (по сравнению с компьютерным зрением) с одним миллиардом параметров, поэтому возникают..
Информационный бюллетень Heartbeat: Том 7
Привет, читатели Heartbeat,
Трудно поверить, что уже август, а лето уже наступило. Но с новой неделей и новым месяцем у нас есть для вас еще один выпуск информационного бюллетеня Heartbeat.
На этой неделе мы познакомились с тем, как работает компьютерное зрение в Tesla, рассмотрели еще одно руководство по SnapML (на этот раз ваш покорный слуга), создание текста с помощью Hugging Face и многое другое.
Приятного чтения,
Остин
На этой неделе в Heartbeat
Компьютерное зрение в Tesla..
Шаблон проекта машинного обучения: правильный путь..
В ЭТОМ ПОСТЕ Я ПРЕДОСТАВЛЮ ПОШАГОВОЕ РУКОВОДСТВО ПО РЕАЛИЗАЦИИ ЛЮБОГО ПРОЕКТА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ.
ПОЭТОМУ Я ПЕРЕЧИСЛЮ КАЖДЫЙ ШАГ, КОТОРЫЙ ВЫ ДОЛЖНЫ ВЫПОЛНИТЬ В ЛЮБОМ ПРОЕКТЕ ML.
ШАГ 1: Подготовьте проблему ИЛИ поймите формулировку проблемы
На этом этапе вы должны понять формулировку проблемы.
на этом этапе вы также должны понимать набор данных. вы должны наблюдать за своим набором данных.
А. Загрузить библиотеки
пример: вам нужно импортировать панд, чтобы загрузить набор..
Deep Q-Networks (DQN): устранение разрыва между глубоким обучением и обучением с подкреплением
Введение
Deep Q-Networks (DQN) представляет собой важную веху в области обучения с подкреплением (RL). Разработанный исследователями DeepMind, DQN сочетает в себе мощь глубоких нейронных сетей с алгоритмами RL, предлагая решение сложных проблем, возникающих в многомерных пространствах состояний и пространств действий. В этом эссе исследуются ключевые концепции, компоненты и значение Deep Q-Networks в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения.
Основы обучения с..
Data2vec от Meta — это новая модель с самоконтролем, которая работает с речью, зрением и текстом.
"Обработка естественного языка"
Data2vec от Meta — это новая модель с самоконтролем, которая работает с речью, зрением и текстом.
Это первая модель SSL, которая может работать в различных доменах, что делает ее одним из самых больших прорывов в космосе.
Недавно я запустил образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, у которого уже более 100 000 подписчиков. TheSequence — это информационный бюллетень, ориентированный на машинное обучение, без BS (то есть без шумихи,..
Обучение с подкреплением с помощью Q-Learning — Часть 1
Краткое введение
Что такое Q-обучение?
Идея Q-обучения состоит в том, чтобы иметь эти «значения Q» для каждого действия, которое вы можете предпринять в состоянии. Со временем мы хотели бы обновить эти «значения Q» таким образом, чтобы выполнение цепочки действий давало хороший результат. Это делается путем вознаграждения какого-либо агента, когда он проходит через выделенную среду, и идея состоит в том, чтобы вознаградить агента за долгосрочную цель, а не за любую немедленную..
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..