Публикации по теме 'neural-networks'


Заставляем глубокие нейронные сети рисовать, чтобы понять, как они работают
То, что глубокое обучение работает так хорошо, остается загадкой. Несмотря на то, что есть несколько намеков на то, почему глубокие нейронные сети настолько эффективны , правда в том, что никто не уверен полностью, и теоретическое понимание глубокого обучения является очень активной областью исследований. В этом руководстве мы необычным образом рассмотрим крошечный аспект проблемы. Мы заставим нейронные сети рисовать за нас абстрактные изображения, а затем будем интерпретировать эти..
U2-Net: углубление с вложенной U-структурой для обнаружения заметных объектов Резюме исследования
Мы хотим переднего плана !!! 🔥 🔥 Обзор: - 📑 Что такое обнаружение заметных объектов? Вступление Основные используемые методы Бумажная техника Архитектура О тренировках Заключение Что такое обнаружение заметных объектов? 🎃 Обнаружение заметных объектов (SOD) - это задача, основанная на механизме визуального внимания, в котором алгоритмы стремятся исследовать объекты или области более внимательно, чем окружающие области на сцене или изображений. 😃 Введение: - 📗..
Машинное обучение — от фундаментальных возможностей к функциям и решениям
Варианты использования машинного обучения в энергетике Варианты использования машинного обучения в промышленности Несколько моментов, которые следует учитывать: Пространство аналитики больших данных шумно. Термины «искусственные нейронные сети», «машинное обучение», «глубокое обучение», «искусственный интеллект» и т. д. используются свободно/взаимозаменяемо. Исследования направлены на создание системы с возможностями, подобными человеческому мозгу, но большинству предприятий..
Новая SotA для генеративного моделирования - вероятностные модели с уменьшением шума диффузии
Автор: Себастьян Орбелл , аспирант Оксфордского университета, факультет материалов. Генеративные модели создают скрытые представления, которые извлекают информацию из больших данных для создания реалистичных и новых точек данных. В долгосрочной перспективе эти модели могут иметь жизненно важное значение для разработки точных моделей мира, а также для изучения категориальных и непрерывных характеристик набора данных без учителя. В настоящее время генеративные модели демонстрируют свою..
Управление обучением нейронной сети из веб-интерфейса
Все мы знаем процесс развертывания любой обученной модели машинного обучения и используем результаты в нашем веб-интерфейсе. Но что, если мы хотим обучить нашу необученную модель с помощью веб-интерфейса? В этой статье мы обсудим, как запускать, останавливать / приостанавливать и возобновлять обучение модели глубокого обучения, а также проверять мгновенный статус обучения, и все это через веб-интерфейс пользователя. Вы можете задаться вопросом 🤔…. Насколько это вообще полезно?..
Тренируйте свой ум, чтобы решить любую проблему
Тренируйте свой ум, чтобы решить любую проблему Чтобы успешно решить проблему, с которой вы сталкиваетесь в жизни, карьере или даже в конкретной предметной области, вы должны тщательно натренировать в своем уме нейронный шаблон, способный решать любые проблемы за одну серию шагов. Момент, когда вы случайно думаете о проблеме, с большей вероятностью потерпит неудачу, поскольку это зависит от вашего отношения. тип мышления и часто требуется больше времени, чтобы найти решение...
Глубокое обучение с помощью DigitalOcean: Redux
Глубокое обучение с помощью DigitalOcean: Redux Эта статья будет немного отличаться от моих обычных статей, ориентированных на бизнес. В недавней статье у меня сложилось впечатление, что DigitalOcean - не лучшее место для развертывания систем глубокого обучения. Однако есть несколько хороших вариантов использования для развертывания в DigitalOcean, которые позволяют сэкономить средства и сложность. Недавно клиент поручил нам развернуть регрессионную модель в облаке. Обучение..