Публикации по теме 'neural-networks'
DensePose от CMU из WiFi: доступный, доступный и безопасный подход к человеческому зондированию
Недавнее и быстрое развитие мощных моделей машинного обучения для компьютерного зрения повысило производительность оценки позы человека в 2D и 3D с помощью камер RGB, LiDAR и радаров. Однако эти подходы могут потребовать дорогостоящего и энергоемкого оборудования и вызывают опасения по поводу конфиденциальности в связи с их развертыванием в закрытых помещениях.
Что такое глубокое обучение?
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это область машинного обучения, целью которой является решение сложных задач с использованием искусственных нейронных сетей и больших наборов данных. Имитируя работу человеческого мозга, его многослойная структура обеспечивает более эффективные результаты. Эта технология используется во многих областях, таких как автономное вождение, распознавание изображений и речи, обработка естественного языка, системы рекомендаций, финансовый анализ..
Все, что вам нужно знать о распределенном обучении и его часто невыразимых нюансах
Понимание параллелизма данных и параллелизма моделей, их возможностей и их криптонита
Идея разделения частей работы для получения исключительных результатов за короткий промежуток времени и, таким образом, снижения общей нагрузки, как раз и является сутью нашей темы под названием «Распределенное обучение», которая привела к очень интересным исследованиям в области машинного обучения. обучение продвигает наши технологии еще на один шаг вперед.
Введение в распределенное обучение..
Как наука о данных может улучшить рентгенологию и компьютерную томографию с помощью машинного обучения в визуализации
Сценарист: Габриэль Виейра Эквитц
Предисловие
Рентгеновские лучи и компьютерная томография* широко используются в радиологии, наиболее известной из которых является медицинская визуализация в современной медицине. Самая большая разница между этими двумя технологиями заключается в том, что рентгеновские лучи создают 2-мерные изображения, а компьютерная томография создает 3D-изображения. Хотя такие медицинские изображения могут интерпретироваться людьми, машинное обучение может помочь..
Альфа-алгоритм наименьшего среднего квадрата (LMS)
В алгоритме обучения персептрона цель состояла в том, чтобы добиться линейного разделения входных шаблонов, пытаясь исправить ошибку классификации неправильно классифицированного шаблона на каждой итерации. На активацию было наложено ограничение: бинарный порог , чтобы желаемые выходные данные были dk = {0,1} или {-1,1}, а шаблоны были линейно разделимы.
В LMS мы снимаем эти ограничения и рассматриваем обучающий набор в форме T = {Xk, dk}, где Xk = x0, x1, x2, … xn — входные данные для..
Использование нейронных сетей графов вместо фреймов данных в Python: раскрытие потенциала
Привет! У меня был большой опыт наблюдения за быстрой эволюцией инструментов анализа данных. Сегодня давайте углубимся в мир графовых нейронных сетей (GNN) и Python DataFrames, изучим их использование и поймем, когда один может иметь преимущество над другим.
Этот блог предназначен не только для того, чтобы дать типичный обзор; речь идет о том, чтобы нарисовать полную картину, связать примеры и фрагменты кода Python, поделиться историями успеха и представить вам новую, увлекательную..
Машинное обучение: подходит ли оно вам?
В этой статье мы рассмотрим машинное обучение (ML) с точки зрения нисходящего подхода, рассмотрим, как оно работает, в чем оно хорошо, и приведем примеры реализации. Важно отметить, что я допускаю некоторые вольности в своих объяснениях, чтобы привлечь более широкую аудиторию.
Почему машинное обучение (ML) актуально?
За последние несколько месяцев машинное обучение часто упоминалось в новостях благодаря новым продуктам OpenAI, таким как Chat-GPT и GPT-4 . Хотя технологии, лежащие в..
