Публикации по теме 'pytorch'


Многослойная модель в PyTorch
В нашей прошлой статье мы говорили об основах PyTorch и Deep Learning, теперь давайте немного углубимся. Краткое содержание: 1- Вспоминая основы глубокого обучения 2- Создание базовой модели с использованием собственных классов PyTorch 3- Создание многослойной модели 4- Использование графического процессора 5- Выводы 6 - Использованная литература 1. Запоминание основ глубокого обучения Модель У модели есть параметры, такими параметрами являются веса и предвзятости . Параметры..
10 лучших каналов YouTube для изучения PyTorch
Ваше руководство по освоению фреймворка Введение В процессе освоения языка программирования решающую роль играют несколько инструментов, от официальной документации и интерактивных чат-ботов, таких как ChatGPT, до множества образовательных ресурсов, доступных на таких платформах, как YouTube. Среди них YouTube выделяется как богатый источник видеоуроков, демонстраций и практических примеров, которые подходят для разных стилей обучения. Если вы хотите погрузиться в мир PyTorch,..
Изучаете перенос в стиле FreezeG на StyleGAN2?
Привет, это Аллен из Zeals. Недавно я нашел одну замечательную работу, которую разместил bryandlee на github, FreezeG , результат этой работы совершенно ошеломляющий, почти самая интуитивная модель трансформации, которую я когда-либо видел. Как здорово! Я сразу же захотел поиграть на нем, здорово, что bryandlee предоставила предварительно обученную модель здесь , чтобы я мог скачать ее и поиграть с ней. Изучение скрытого пространства После загрузки моделей cat и..
Как извлечь ключевую информацию из бизнес-документов с помощью LayoutLMv3
Краткое руководство по использованию LayoutLMv3 для оптимизации бизнес-документов. Чтобы получать подобную и другую глубокую информацию, в том числе главные статьи недели по ML, объявления о вакансиях, советы по ML из реального опыта, а также истории ML от исследователей и разработчиков, подпишитесь на мою рассылку новостей здесь . Необходимость понимания документов Многие предприятия ежедневно создают тонны документов, которые, в свою очередь, потребляются другими..
Почему пакетная нормализация работает
Пакетная нормализация была представлена ​​в статье Сергея Иоффе и Кристиана Сегеди 2015 года Пакетная нормализация: ускорение обучения глубокой сети за счет уменьшения внутреннего ковариатного сдвига . Идея состоит в том, что вместо того, чтобы просто нормализовать входные данные для сети, мы нормализуем входные данные для слоев сети. Это называется пакетной нормализацией, поскольку во время обучения мы нормализуем входные данные каждого слоя, используя среднее значение и дисперсию..
Лучший подход к семантической сегментации биомедицинских изображений
Введение Семантическая сегментация - это проблема компьютерного зрения, в которой наша задача - назначить класс каждому пикселю изображения, используя это изображение в качестве входных данных. В случае семантической сегментации нам все равно, есть ли у нас несколько экземпляров (объектов) одного и того же класса, мы просто помечаем их все своим классом. Есть несколько курсов \ обзоров по различным проблемам компьютерного зрения (например,..
Простой способ добавить интерпретируемость в вашу модель НЛП с помощью Captum
Пошаговое руководство, чтобы лучше понять, на что ориентируется ваша модель классификации текста при прогнозировании. Введение: В этом проекте мы будем изучать использование библиотеки PyTorch под названием Captum для создания инструмента интерпретируемости, применяемого к модели классификации анализа настроений. Это позволит нам визуализировать, какие части текста больше всего повлияли на вывод. В первой части этого поста мы поговорим о модели классификации текста и данных,..