Публикации по теме 'cnn'
Классификация музыкальных жанров с использованием CNN: Часть 2 - Классификация
Узнайте, как классифицировать музыкальные жанры с помощью CNN.
В предыдущей части мы научились извлекать признаки из аудиосэмплов. Теперь, когда у нас есть разные функции, мы переходим к задаче классификации. Сначала мы будем использовать функции по отдельности для классификации аудиосэмплов, а затем мы будем использовать совокупность всех функций для классификации.
Шаг 1. Импортируйте библиотеки
Шаг 2: Импортируйте файл npz, извлеките функции и разделите данные..
Нет бесплатного обеда, Computer Vision 2
В сегодняшних высококонкурентных условиях скорость корпоративных инноваций быстро растет. Организации должны быстро реагировать и реагировать на новые рыночные тенденции, поведение клиентов и модели среды, чтобы получить конкурентное преимущество и завоевать клиентов. Жизненно важно иметь возможность обрабатывать данные по мере их поступления и принимать решения за миллисекунды. Потоковая обработка (или потоковая аналитика) позволяет принимать решения в режиме реального времени и..
Трансформер: основные выводы
Основано на книге «Внимание — это все, что вам нужно», Васвани и др., 2017 г.
Обзор
Вопрос. Как создать эффективную модель НЛП, учитывающую предыдущие слова при прогнозировании новых?
Что они сделали, чтобы ответить на вопрос . Авторы разработали «Трансформатор» (Vaswani et al., 2), нейронную сеть, которая использует только механизмы внимания для построения глобальных зависимостей между вводом и выводом. Затем они обучили и протестировали модель на различных задачах перевода...
EfficientNetV2: модели меньшего размера и более быстрое обучение
Было проведено множество экспериментов по поиску наиболее эффективной архитектуры CNN. эффективная архитектура должна находить идеальный баланс между многими узкими местами, такими как точность, параметры, FLOP или время вывода. Многие статьи посвящены различным узким местам в зависимости от их потребностей. Например, DenseNet и EfficientNet пытаются повысить точность с меньшим количеством параметров. RegNet, ResNeSt и MNasNet оптимизируют скорость вывода. NFNets ориентированы на..
Новые материалы
Решения DBA Metrix
DBA Metrix Solutions предоставляет удаленного администратора базы данных (DBA), который несет ответственность за внедрение, обслуживание, настройку, восстановление базы данных, а также другие..
Начало работы с Блум
Обзор и Codelab для генерации текста с помощью Bloom
Оглавление
Что такое Блум? Некоторые предостережения Настройка среды Скачивание предварительно обученного токенизатора и модели..
Создание кнопочного меню с использованием HTML, CSS и JavaScript
Вы будете создавать кнопочное меню, которое имеет состояние наведения, а также позволяет вам выбирать кнопку при нажатии на нее. Финальный проект можно увидеть в этом Codepen .
Шаг 1..
Внедрите OAuth в свои веб-приложения для повышения безопасности
OAuth — это широко распространенный стандарт авторизации, который позволяет приложениям получать доступ к ресурсам от имени пользователя, не раскрывая его пароль. Это позволяет пользователям..
Классы в JavaScript
class является образцом java Script Object. Конструкция «class» позволяет определять классы на основе прототипов с чистым, красивым синтаксисом. // define class Human
class Human {..
Как свинг-трейдеры могут использовать ИИ для больших выигрышей
По мере того как все больше и больше профессиональных трейдеров и активных розничных трейдеров узнают о возможностях, которые предоставляет искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения..
Как построить любой стол
Я разработчик программного обеспечения. Я люблю делать вещи и всегда любил. Для меня программирование всегда было способом создавать вещи, используя только компьютер и мое воображение...