Публикации по теме 'deep-learning'
Sequence Scope: новые инновации в области генеративного ИИ от Google и Salesforce
Еженедельный информационный бюллетень с более чем 150 000 подписчиков, в котором обсуждаются важные исследовательские работы по машинному обучению, интересные технические выпуски, деньги в ИИ и реальные реализации.
The Sequence — это образовательный информационный бюллетень, ориентированный на ИИ, в котором уже…
Project Talks: Сравнение фреймворков глубокого обучения
Вы заинтересованы в искусственном интеллекте и хотите узнать о программном обеспечении, используемом для создания глубоких нейронных сетей, таких как те, которые используются в ChatGPT и Stable Diffusion? Узнайте больше об опыте членов нашей команды WAT.ai, работающих над нашим проектом, сравнивая производительность различных сред глубокого обучения, таких как TensorFlow, PyTorch и других!
Что такое WAT.ai?
WAT.ai — это команда студентов-дизайнеров, которая занимается развитием..
Работа с разреженными функциями, часть 2 (машинное обучение)
Инкрементная плотная реконструкция из монокулярного видео с управляемым слиянием разреженных элементов (arXiv)
Автор: Синсин Цзо , Нан Ян , Натаниэль Меррилл , Бинбин Сюй , Стефан Лойтенеггер .
Аннотация: Постепенное восстановление плотных 3D-структур из монокулярных видео имеет первостепенное значение, поскольку оно позволяет использовать различные приложения робототехники и дополненной реальности. Недавно было показано, что объемы объектов обеспечивают эффективную и точную..
Более быстрые заметки с Python и глубоким обучением
Более быстрые заметки с Python и глубоким обучением
Расшифровка слайдов pdf с помощью распознавания текста на основе глубокого обучения
Конвейер для заметок
Традиционные лекции обычно сопровождаются набором слайдов в формате pdf. Процесс заметок о таких лекциях традиционно включает в себя копирование или расшифровку большого количества содержимого из PDF-файла.
Недавно я экспериментировал с попыткой автоматизировать этот процесс, используя OCR (распознавание символов объекта) для..
Глубокое обучение для обработки естественного языка: учебники с записными книжками Jupyter
Обновление за июнь 2020 г .: теперь доступно второе издание этих руководств! Подробности здесь .
В untapt все наши модели так или иначе связаны с обработкой естественного языка (NLP). Наши алгоритмы учитывают естественный письменный язык опыта работы наших пользователей и, основываясь на реальных данных, решения, которые приняли менеджеры по найму, мы можем определить вероятность того, что любой кандидат на вакансию будет приглашен на собеседование на данную вакансию.
С..
Понимание сверточных нейронных сетей (часть 2)
Компьютерное зрение
Понимание сверточных нейронных сетей (часть 2)
Если вы еще не читали предыдущую часть этого блога, перейдите сюда, чтобы лучше понять темы, представленные в этом блоге. — Понимание сверточных нейронных сетей (часть 1)
В последнем блоге мы изучили несколько основ, лежащих в основе работы сверточных нейронных сетей, таких как отступы, шаг, ядра, фильтры и так далее. Давайте рассмотрим еще несколько идей CNN и посмотрим, как нейронная сеть свертки работает на..
Они действительно учатся?
Глубокое обучение и великая революция ИИ наконец-то произошли. Глубокие нейронные сети продолжают делать невероятные скачки в своей способности удивлять нас и побеждать людей в задачах, которые, как мы думали, машины никогда не справятся лучше нас, таких как распознавание изображений и игра «вперед». Нам хотелось бы так думать.
Недавние разработки и прогресс в машинном обучении и, в частности, в глубоком обучении были провозглашены новой зарей для настоящего искусственного интеллекта...
