Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'neural-networks'
Ես AI-ին հարցրի կյանքի իմաստը, այն ինչ ասում էր, ցնցող էր:
Այն պահից ի վեր, երբ ես իմացա Արհեստական ինտելեկտի մասին, ես հիացած էի այն բանով, թե ինչպես է այն կարողանում հասկանալ մարդկային նորմալ տեքստը, և այն կարող է առաջացնել իր սեփական արձագանքը դրա հիման վրա:
Ես մուտք ունեի Github Copilot-ին, որը արհեստական ինտելեկտի գործիք էր, որը սնուցվում էր OpenAI Codex-ով, որը կարող էր ավտոմատ կերպով ստեղծել իր սեփական կոդը՝ հիմնվելով իմ նախորդ ծածկագրի և նույնիսկ մեկնաբանությունների վրա: Թեև այն կատարյալ չէր, այն դեռ շատ օգտակար էր, և դա ինձ շատ..
Real-ESRGAN / Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data Training
Lickety Split Review
arXiv:2107.10833
Խնդիր . SR մոդելները դեռևս տառապում են իրական աշխարհի անհայտ բարդ դեգրադացիայից
Լուծում . • Վերցրեք ESRGAN -ի ճարտարապետությունը և փոխեք VGG -ի նմանվող դիսկրիմինատորը U-Net -ի Սպեկտրալ նորմալացման միջոցով • Ստեղծեք դեգրադացիայի 2 հանգույց • Ավելացրեք sinc զտիչ քայքայման գործընթացին
Vanilla SR-ի ուսուցման գործընթացը բաղկացած է բարձրորակ (HQ) պատկեր ստանալուց և ցածր որակի (LQ) պատկեր ստանալուց՝ որպես HQ պատկերի դեգրադացիա՝ պղտորման,..
Այն ամենը, ինչ դուք պետք է իմանաք Արհեստական նեյրոնային ցանցի և խորը ուսուցման մասին — Մաս I
Արհեստական ինտելեկտի, խորը ուսուցման և արհեստական նեյրոնային ցանցերի հասկացությունները հիմք են հանդիսանում մեքենայական ուսուցման բազմաթիվ ալգորիթմների համար, որոնք կարող են օգտագործվել իրական աշխարհի բազմաթիվ խնդիրներ պարզեցնելու համար: Մեքենայական ուսուցումը նպատակ ունի վերացնել երկար և բարդ ծրագրերի ձևակերպման անհրաժեշտությունը և կենտրոնացած է մեքենան վարժեցնելու վրա՝ սովորելու վերապատրաստման տվյալների հավաքածուներից: Թեև մարդու նման մտածելակերպը և որոշումների կայացումը դեռ շատ հեռու..
Արհեստական ինտելեկտ՝ հիպերպարամետրեր
Խորը ուսուցման նեյրոնային ցանցի մոդելները ունեն բազմաթիվ պարամետրեր (օրինակ՝ կշիռներ և կողմնակալություններ), ինչպես նաև բավականին շատ հիպերպարամետրեր ։ Մենք գիտենք, թե ինչ պարամետրեր կան ավագ դպրոցից: Դրանք թվեր են, որոնք դուք միացնում եք գործառույթին: Բայց որո՞նք են հիպերպարամետրերը : Դե, դրանք հիմնականում տարբերակներ են, որոնք օգտագործվում են պարամետրերը պահպանող մոդել ստեղծելու համար:
Որոշ ժամանակ է պահանջվում իմանալու համար, թե որ հիպերպարամետրի պարամետրը հարմար է մոդելի..
Գործարկեք ML-ի աշխատանքները ցանկացած մշակողի միջավայրից
Որտե՞ղ եք մշակում ML մոդելները: Որտե՞ղ եք դրանք ներկայացնում հեռավար վերապատրաստման:
Ահա թե ինչ ենք մենք տեսել տվյալների գիտնականներից, հետազոտողներից և ML ինժեներներից:
💻 Զարգացում
Միջին հաշվով, մարդիկ, որոնց հետ մենք խոսում ենք, օգտագործում են զարգացման 3 տարբեր միջավայրեր:
Հակիրճության համար մենք այս օգտատերերի խմբին կանվանենք որպես «ML մշակողներ»:
Սովորական է տեսնել, որ ML ծրագրավորողները օգտագործում են տեղական Jupyter նոթատետրեր փորձերի մեծ մասի համար, փոխակերպում են..
Ամեն ինչ Tokenizers-ի մասին
Մենք սովորում ենք թոքենիզատորներ, քանի որ մեքենաները չեն կարդում լեզուն այնպես, ինչպես կա, հետևաբար այն պետք է վերածվի թվերի, և այստեղ օգնության են հասնում նշանաբանները: Անբավարար խոսող նշանավորումը նախադասությունները բառերի բաժանում է: Սա պարզ է թվում, բայց կան մի քանի նախազգուշացումներ, հիմնականում այն պատճառով, որ մենք ցանկանում ենք քարտեզագրել յուրաքանչյուր նշան մի թվի, և այդ կերպ ձևավորված այս քարտեզագրման չափն ու նշանակությունը կարևոր և կարևոր է մեքենայական ուսուցման..
Նոր նյութեր
Օգտագործելով Fetch Vs Axios.Js-ը՝ HTTP հարցումներ կատարելու համար
JavaScript-ը կարող է ցանցային հարցումներ ուղարկել սերվեր և բեռնել նոր տեղեկատվություն, երբ դա անհրաժեշտ լինի: Օրինակ, մենք կարող ենք օգտագործել ցանցային հարցումը պատվեր ներկայացնելու,..
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Ինչպե՞ս հանգստացնել ձեր միտքը և աշխատեցնել ձեր պրոցեսորը:
Ինչպես մնալ հանգիստ և զարգանալ ճնշման տակ...
Մեքենայի ուսուցում բանկային և ֆինանսների ոլորտում
Բարդ, խելացի անվտանգության համակարգերը և հաճախորդների սպասարկման պարզեցված ծառայությունները բիզնեսի հաջողության բանալին են: Ֆինանսական հաստատությունները, մասնավորապես, պետք է առաջ մնան կորի..
Ես AI-ին հարցրի կյանքի իմաստը, այն ինչ ասում էր, ցնցող էր:
Այն պահից ի վեր, երբ ես իմացա Արհեստական ինտելեկտի մասին, ես հիացած էի այն բանով, թե ինչպես է այն կարողանում հասկանալ մարդկային նորմալ տեքստը, և այն կարող է առաջացնել իր սեփական արձագանքը դրա..
Ինչպես սովորել կոդավորումը Python-ում վագրի պես:
Սովորելու համար ծրագրավորման նոր լեզու ընտրելը բարդ է: Անկախ նրանից, թե դուք սկսնակ եք, թե առաջադեմ, դա օգնում է իմանալ, թե ինչ թեմաներ պետք է սովորել: Ծրագրավորման լեզվի հիմունքները, դրա..
C++-ի օրական բիթ(ե) | Ամենաերկար պալինդրոմային ենթաշարը
C++ #198-ի ամենօրյա բիթ(ե), Ընդհանուր հարցազրույցի խնդիր. Ամենաերկար պալինդրոմային ենթատող:
Այսօր մենք կանդրադառնանք հարցազրույցի ընդհանուր խնդրին. Ամենաերկար palindromic substring...
Kydavra ICAReducer՝ ձեր տվյալների ծավալայինությունը նվազեցնելու համար
Ի՞նչ է ICAReducer-ը:
ICAReducer-ն աշխատում է հետևյալ կերպ. այն նվազեցնում է նրանց միջև բարձր փոխկապակցված հատկանիշները մինչև մեկ սյունակ: Բավականին նման է PCAreducer-ին, չնայած այն..