Публикации по теме 'pytorch'
Классификация изображений Intel с PyTorch (Pt2): перенос обучения с предварительно обученной моделью ансамбля
ВВЕДЕНИЕ
При глубоком обучении получение обучающих данных и сам процесс обучения требует больших затрат как с точки зрения физических усилий, так и вычислительных ресурсов, без гарантии отличной производительности. В моей предыдущей статье (ниже) модель, подобная VGG, была обучена с нуля на наборе данных Intel Image и смогла обеспечить только около 70% точности теста. На самом деле, многие приложения использовали трансферное обучение вместо обучения моделей с нуля, чтобы..
Мы нанимаем разработчиков глубокого обучения — Zemana
Команда Zemana разрабатывает самые умные и мощные решения для обеспечения безопасности посредством постоянных исследований и взаимодействия с пользователями.
Мы создаем команду, которая верит в простоту, исследования и силу искусственного интеллекта, которые ведут нас к решениям, меняющим мир.
Каждый член команды здесь, чтобы бросить вызов и принять вызов, делая мир лучше.
Междисциплинарное сотрудничество является ключевым фактором нашего успеха в предоставлении отмеченных наградами..
API поддержки PyTorch Multi-Weight снова делает перенос обучения тривиальным
Новый API Pytorch позволяет легко настраивать популярные архитектуры NN и заставлять их работать на вас.
Тонкая настройка модели глубокого обучения (DL) еще никогда не была такой простой. Современные фреймворки DL, такие как TensorFlow и PyTorch , делают эту задачу тривиальной. Вы можете получить проверенную искусственную нейронную сеть, адаптированную к вашим потребностям, за считанные минуты.
Однако тонкая настройка модели — это всего лишь один шаг в вашем эксперименте. Таким..
5 лучших практик для эффективного обучения моделей
В ходе наших исследований и разработки продукта мы систематизировали ряд лучших практик для эффективного обучения CNN, и мы хотели бы поделиться некоторыми из них с вами здесь.
tl;dr
Обучите свою CNN намного быстрее, используя Composer (наша библиотека для эффективного обучения) и образ докера MosaicML , а также включите последние каналы с помощью аргумента командной строки --algorithms channels_last .
Введение
Цель MosaicML — сделать обучение нейронной сети более эффективным..
Создание мощного преобразователя для маркировки последовательностей в PyTorch: Часть II
В первой части этой серии мы рассмотрели основные компоненты модели Transformer - Multi Head Внимание и Positionwise Feedforward . Теперь посмотрим, как они работают вместе.
Собираем все вместе
PyTorch упрощает объектно-ориентированный дизайн с nn.Module , поэтому мы можем вкладывать компоненты, как в статье. Следуя их терминологии слой и подслой , я структурировал код в трех файлах:
sublayers.py : определяет самые внутренние компоненты, а именно MultiHeadAttention и..
Классификация текста с использованием TextCNN
Если вы хотите классифицировать текстовые данные, TextCNN — это популярная и эффективная архитектура, которую можно использовать для классификации текста по разным классам. В этой статье мы рассмотрим основы TextCNN и узнаем, как реализовать его в PyTorch для классификации адресов по категориям, таким как образовательные учреждения, коммерческие учреждения, спортивные комплексы и т. д.
Классификация текста является важной задачей обработки естественного языка (NLP), целью которой является..
Руководство по методам увеличения данных в машинном обучении
Вы хотите повысить производительность и обобщить свои модели машинного обучения? Хотите узнать о методе, который может повысить точность вашей модели, не требуя дополнительных размеченных данных?
Если да, то рассматривали ли вы возможности расширения данных? В этой статье мы углубимся в увлекательный мир увеличения данных и рассмотрим его приложения, методы и лучшие практики.
Что такое увеличение данных?
Аугментация данных — жизненно важный метод в области машинного обучения и..
