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
Как симулировать серию пенальти на Python с помощью симуляции Монте-Карло, часть 1: генерация функций
Серия пенальти была огромным испытанием во время чемпионата мира по футболу. Они вызвали много споров в социальных сетях и новостных агентствах. Даже финальный матч турнира решался по..
AST для разработчиков JavaScript
TL; DR Эта статья - мое выступление на недавно состоявшейся конференции Stockholm ReactJS Meetup. Вы можете посмотреть слайды здесь..
5 проектов на Python, которые нужно создать прямо сейчас!
Добро пожаловать! Python — один из моих любимых языков программирования. Если вы новичок в этом языке, перейдите по ссылке ниже, чтобы узнать о нем больше:
Dall-E 2: недавние исследования показывают недостатки в искусстве, созданном искусственным интеллектом
DALL-E 2 — это всеобщее внимание в индустрии искусственного интеллекта. Люди в списке ожидания пытаются заполучить продукт. Что это означает для развития креативной индустрии?
О применении ИИ в..
«Очень простой» эволюционный подход к обучению с подкреплением
В прошлом семестре я посетил лекцию по обучению с подкреплением (RL) в моем университете. Честно говоря, я присоединился к нему официально, но я редко ходил на лекции, потому что в целом я нахожу..
Освоение информационного поиска: создание интеллектуальных поисковых систем (глава 1)
Глава 1. Поиск по ключевым словам: основы информационного поиска
Справочная глава: «Оценка моделей поиска информации: подробное руководство по показателям производительности » Глава 1: «Поиск..
Фишинг — Упаковано и зашифровано
Будучи старшим ИТ-специалистом в небольшой фирме, я могу делать много разных вещей. Одна из этих вещей: специалист по кибербезопасности. Мне нравится это делать, потому что в настоящее время я..