Публикации по теме 'pytorch'


Подписание изображений с помощью PyTorch
Одна из самых впечатляющих вещей, которые я видел, - это приложение глубокого обучения с подписью к изображениям. Я хотел реализовать его сам с нуля, чтобы глубже погрузиться в детали архитектуры. Здесь я пытаюсь описать общий алгоритм автоматической подписи к изображениям и построить архитектуру, используя мою любимую библиотеку глубокого обучения - PyTorch. Описание проблемы. Сначала нам нужно сформулировать проблему, чтобы ее решить. Утверждение довольно простое: Учитывая..
Усиление Deep Q Learning для игры в Unity
В этом посте я рассмотрю Deep Q Networks, подход к обучению с подкреплением, который использует нейронные сети для изучения состояний и действий. Проект является частью наностепени Udacity Deep Reinforcement Learning. В рамках этого проекта я рассмотрю следующие темы и покажу, как реализовано Deep Q Learning для реальной игры на Unity: Как устроена сеть Deep Q Learning Network и как она обучается с использованием памяти воспроизведения. Чем сеть Deep Q Learning Network отличается..
Глубокое обучение и PyTorch (часть 2)
Тензор - это начало тензоры - это фундаментальная структура данных в PyTorch. Тензор - это массив, то есть структура данных, хранящая набор чисел, доступных индивидуально с помощью индекса, который можно индексировать с помощью нескольких индексов. список из трех чисел представлен на Python очень легко получить доступ к первому элементу списка, используя соответствующий индекс, отсчитываемый от 0: Однако, чтобы иметь дело с векторами чисел, такими как координаты 2D-линии, мы..
Как использовать предварительно обученные вложения слов в PyTorch
«На протяжении десятилетий подходы к машинному обучению, ориентированные на проблемы обработки естественного языка, основывались на неглубоких моделях (например, SVM и логистическая регрессия), обученных на очень многомерных и разреженных функциях. В последние несколько лет нейронные сети, основанные на плотных векторных представлениях, показали превосходные результаты в различных задачах НЛП. Эта тенденция вызвана успехом встраивания слов и методов глубокого обучения ». [1] В этом..
Создание портрета в браузере с помощью U²-Net
Примечание: Эта статья также доступна здесь. (на японском языке) https://zenn.dev/wok/articles/0007_u2net-portrait-drawing Во-первых Я хочу легко запускать модели машинного обучения в браузере. Поэтому я работаю над библиотекой для запуска различных моделей в tensorflowjs ( см. этот репозиторий ). В этой статье я попробую запустить функцию генерации портрета из фото в браузере. Например, вы можете сгенерировать изображение справа из изображения слева, вот так. (Как обычно,..
Линейная регрессия с PyTorch с нуля
Это первая статья, которую я пишу, поэтому ожидайте, что она будет плохой действительно плохой , в любом случае, если кто-то случайно читает это, я прошу вас проявить терпение. PyTorch — одна из самых популярных сред глубокого обучения. Ее основным преимуществом перед другими популярными средами, такими как TensorFlow, является парадигма Python, гибкость и простота использования. При изучении новых фреймворков часто полезно иметь простой минимальный рабочий пример, и действительно..
Amazon Sagemaker: краткое руководство
Тратьте меньше времени на построение рабочих процессов и больше времени на разработку моделей Как специалист по данным, одно из моих нелюбимых занятий - установка пакетов и построение рабочих процессов для поддержки моих моделей машинного обучения. Чем быстрее я смогу настроить свою инфраструктуру , тем больше у меня будет времени для исследования данных и разработки моделей. Кроме того, переход с моего Mac на HPC или облако означает больше времени, потраченного на настройку этих..