Публикации по теме 'neural-networks'
Архитектура оптимизации Optimus Learned от Google и Lund U эффективно охватывает сложные…
Решение проблем оптимизации имеет решающее значение для реальных приложений ИИ, начиная от инвестиций на рынке капитала и заканчивая обучением нейронных сетей. Недостатком традиционных оптимизаторов является то, что они требуют ручного проектирования и не объединяют опыт решения нескольких связанных задач оптимизации. Это сделало…
Настройка гиперпараметров
Оптимизация гиперпараметров — важный шаг в построении надежной модели нейронной сети. В этом сообщении блога мы рассмотрим использование GridsearchCV для определения оптимальных значений различных факторов в нейронных сетях. В частности, мы сосредоточимся на настройке гиперпараметров, которая включает в себя оптимизацию количества нейронов в скрытых слоях, размера партии, эпох и т. д. Используя GridsearchCV для точной настройки этих гиперпараметров, мы можем повысить производительность..
Резюме: Классификация музыкальных жанров с использованием визуальных спектрограмм
20 июля 2023 г., Классификация музыкальных жанров с помощью ResNet и Bi-GRU с использованием визуальных спектрограмм — Цзюньфэй Чжан
Классификация музыкальных жанров является сложной задачей из-за сложности и изменчивости музыкальных жанров. Однако точная классификация музыки по жанрам имеет решающее значение для улучшения систем музыкальных рекомендаций, используемых потоковыми сервисами. В этом исследовательском документе предложен инновационный подход к автоматической классификации..
Что такое интеллект?
В области искусственного интеллекта мы стремимся на полной скорости создавать и тренировать модели, не учитывая философские аспекты того, что мы делаем. Сосредоточиться на развитии - это здорово, но мы также обязаны время от времени рассматривать более широкую картину. Одна из вещей, которая в первую очередь привлекла меня к искусственному интеллекту, - это то, что эта дисциплина обладает равной философской и технической глубиной. Более того, я обнаружил, что философия и теория обогащают..
Как обучить токенизаторы предложения с помощью обычного сканирования (мультиязычность)
Представляем набор стандартных предварительно обученных токенизаторов фраз для японского и английского языков, а также кодовую базу для обучения большему количеству языков практически для любого языка.
Я хотел обучить модель перевода с японского на английский и японский с использованием токенизаторов предложений , но было сложно найти предварительно обученные токенизаторы для больших данных (более 10 миллионов предложений). Я обнаружил, что Наборы данных Huggingface предоставляют..
Машинное обучение для зомби
Нейронные сети в кусках размером с укус — начало
Нейронные сети, также известные как многослойные персептроны (MLP), представляют собой сложные алгоритмы, требующие больших вычислительных мощностей и тонны данных для получения удовлетворительных результатов в разумные сроки. Тем не менее, при правильной реализации и при наличии достаточного количества правильных типов данных они могут давать результаты, с которыми до сих пор не могла сравниться ни одна другая техника машинного обучения..
Как искусственный интеллект улучшает мир
Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых важных технологий цифровой эпохи. Это относится к методу имитации человеческого интеллекта с помощью машин или систем для выполнения определенных задач. Для простоты понимания обратитесь к примерам ниже:
Такие приложения, как Grammarly, помогают писать с помощью искусственного интеллекта. Чат-боты, которые понимают проблемы потребителей и дают адекватные ответы Автоматические рекомендации Google в соответствии с привычками поиска/просмотра..
Новые материалы
Обучение модели Keras с большим набором данных (пакетное обучение)
Привет народ!! В этом блоге я собираюсь обсудить очень интересную особенность Keras. При обучении любой модели глубокого обучения обязательным условием для получения хорошего результата..
Раскрытие возможностей сверточных нейронных сетей: обучение аутентификации изображений
1.0 ВВЕДЕНИЕ
В области анализа цифровых изображений насущной необходимостью стала разработка надежных методов, позволяющих отличить подлинные изображения от поддельных. С появлением сложных..
Изучение основных библиотек Python для науки о данных
В эпоху больших данных и информационной перегрузки способность извлекать значимую информацию из огромных наборов данных стала важнейшим навыком. Именно здесь в игру вступает наука о данных...
Легко загружать в React элемент HTML в виде изображения
Много раз на наших сайтах нам нужно сделать кнопку доступной для пользователей, чтобы они могли загружать содержимое страницы. Иногда нам нужно загрузить таблицу, график или, в более общем..
Запуск кластера Stable Diffusion на GCP с обслуживанием tensorflow (часть 1)
Часть 1. Настройка инфраструктуры с помощью Terraform
В первой части этого руководства, состоящего из двух частей, мы научимся создавать кластер Kubernetes, который развертывает модель Stable..
Внедрение человечности в машинное обучение
Иногда мне хочется, чтобы прогресс в кодировании был хоть немного более полезным. Если использовать баскетбол — еще одно хобби всей моей жизни — для сравнения: когда я забиваю мяч, это гораздо..
Обнаружение выражений лица и поз с помощью машинного обучения
От обнаружения лица человека до доступа к устройствам или распознавания человека с помощью камер видеонаблюдения или прогнозирования стратегий в спорте путем определения ключевых точек поз или..