Публикации по теме 'neural-networks'
Воскресный брифинг D4S #93
ВЫПУСК №93
Воскресный брифинг D4S #93
Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
07 марта 2021 г.
Дорогие друзья, Добро пожаловать в воскресный брифинг от 7 марта.
На этой неделе мы рады объявить о последнем посте на G4Sci: «Поиск в графиках: или как получить пошаговые инструкции из Open Street Map ». Вы должны Подписаться на G4Sci, чтобы не пропустить пост! Также хотим..
Система рекомендаций карманного размера
Запуск нейронной сети на Raspberry Pi Zero.
Недавно я начал изучать, что можно делать с Raspberry Pi Zero. Это здорово, когда вы можете использовать его для управления дроном или в группе приложений Интернета вещей, но как насчет чего-то более близкого к моей области? Я знал, что обучающая нейронная сеть на этом устройстве требует слишком многого, но могу ли я выполнить вывод предварительно обученной модели? Я понял, что сеть должна быть достаточно простой, но я также хотел, чтобы этот..
Почему RNN отлично подходят для машинного перевода
Нейронные сети - это увлекательная область компьютерных наук, которая пытается моделировать мозг в математическом смысле. К сожалению, они далеки от уровня сложности человеческого мозга и, скорее всего, не будут такими в ближайшем будущем. Однако, хотя не существует единой сети, которая могла бы сравниться с мозгом по сложности и точности, существуют определенные сети, которые могут соперничать с точностью и скоростью человеческого разума, хотя они часто отстают в отношении точности...
Руководство по нейронным сетям и глубокому обучению для бизнеса
Первоначально опубликовано в блоге Infopulse.
Искусственный интеллект (ИИ) проникает во все аспекты нашей жизни. От умных помощников, которые ведут нас по городу, до систем рекомендаций, которые угадывают, какие продукты мы должны положить в нашу корзину или какую песню мы должны послушать следующей.
Прогресс был быстрым, затронув все отрасли на планете — от самых традиционных, таких как сельское хозяйство, до новых дисциплин, таких как робототехника. Подавляющее большинство этого..
Семантическая сегментация для обнаружения ядер с помощью U-net
Прогнозирование выполнено на наборе данных Data Science Bowl 2018 с использованием Tensorflow и Keras
Вступление
В этой статье показано использование сверточной нейронной сети U-net для обнаружения ядер для набора данных Data Science Bowl 2018 kaggle . Фреймворки Tensorflow / Keras используются для реализации модели, процедур обучения и прогнозирования. Полный код этой статьи доступен на Github .
Обзор набора данных
Набор данных Data Science Bowl 2018 kaggle содержит большое..
Путешествие модели глубокой нейронной сети.
1 тур
В первом раунде мы будем настраивать базовую настройку кода с помощью Pytorch для нашего DNN.
Ссылка на код: -
rashutyagi / Journey-of-a-DNN Permalink Dismiss GitHub - это дом для более 40 миллионов разработчиков, которые вместе размещают и проверяют код, управляют… github. com
Результаты:-
1.) Лучшая точность обучения: 99,99%
2.) Наилучшая точность испытаний: 99,41%
3.) Количество параметров: 6,3..
Обзор статьи 6: Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и переводу
В этом посте кратко изложена статья «Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и переводу».
Ссылка на статью: https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf
Дмитрий Богданов, Кёнхён Чо, Йошуа Бенгио, 2015 г., «Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и переводу», в ICLR 2015 г.
В этой статье предлагается новый подход к машинному переводу, который называется моделью внимания. В предыдущих методах для машинного перевода вводится модель..
