Публикации по теме 'neural-networks'
SwinIR / Восстановление изображения с помощью Swin Transformer
Обзор Lickety Split
arxiv:2108.10257
Проблема : недавние подходы к тому, чтобы заставить Super Resolution на основе Transformer создавать артефакты на границах патчей.
Решение : • Используйте свертки для извлечения поверхностных элементов. • Используйте блоки Swin Transformer для выделения глубоких элементов. • Объедините их с помощью субпиксельного слоя свертки .
Вообще говоря, было много попыток совместить лучшее из двух миров: свертки и внимания. В данной работе авторы..
Изучение многослойных персептронов: раскрытие магии сетей глубокого обучения
Введение
Появление искусственного интеллекта (ИИ) открыло совершенно новые возможности в различных областях, от здравоохранения и финансов до развлечений и электронной коммерции. В основе этих достижений лежит мощь машинного обучения (МО) и, в частности, глубокого обучения (ГО). Одним из важнейших компонентов, обеспечивающих впечатляющие возможности глубокого обучения, является многослойный персептрон (MLP). Это всеобъемлющее руководство позволяет глубоко погрузиться в мир MLP,..
Глубокое обучение 2: часть 2, урок 12
Мои личные заметки из fast.ai course . Эти примечания будут и дальше обновляться и улучшаться по мере того, как я продолжаю просматривать курс, чтобы по-настоящему понять его. Большое спасибо Джереми и Рэйчел , которые дали мне возможность учиться.
Уроки: 1 ・ 2 ・ 3 ・ 4 ・ 5 ・ 6 ・ 7 ・ 8 ・ 9 ・ 10 ・ 11 ・ 12 ・ 13 ・ 14
Генеративные состязательные сети (GAN)
Видео / Форум
Очень актуальная технология, но определенно заслуживающая того, чтобы..
Нейронные сети: логистическая регрессия
Обучение одной нейронной сети для логистической регрессии
В этой статье дается обзор обучения нейронной сети с одним нейроном (также известной как восприятие) для решения задачи логистической регрессии.
Набор данных:
Набор данных состоит из входных данных X, содержащих m выборок, каждая выборка имеет n признаков, и выходной/целевой переменной y, которая представляет собой вектор-столбец размера (m, 1) со значениями 0 или 1, как показано
У нас есть проблема бинарной..
Курс Эндрю Нг по машинному обучению на Python (нейронные сети)
В этой статье будут рассмотрены задания 3 и 4 по программированию нейронных сетей из курса машинного обучения Эндрю Нга. Это также первые сложные нелинейные алгоритмы, с которыми мы столкнулись в этом курсе. Не знаю, как вы, но мне определенно нужно научиться этому заданию. Нейронная сеть составляет основу глубокого обучения, которое имеет широкое применение, например, компьютерное зрение или обработка естественного языка. Таким образом, важно получить фундаментальные права, и..
Почему не работает ИИ - общайтесь с одноклассниками
Это мои ответы на вопросы об ИИ и его деловой практике, которые обсуждали около 200 моих однокурсников из IIT Bombay. Они немного изменены для защиты конфиденциальности, удаления конкретных ссылок и лучшего повествования. Это вторая часть серии этих постов. Чтобы получить доступ к другим частям, щелкните вводную запись .
«В чем разница между экспертом по ИИ и гуру ИИ? Эксперт по ИИ расскажет, как заставить решения ИИ работать. Гуру искусственного интеллекта скажет вам, что по..
Анализ медицинских изображений с использованием нейронных сетей и машинного обучения
Информационные технологии выросли за последние несколько лет, что привело к различным применениям в медицинской визуализации. Медицинская визуализация состоит из анализа изображений сканов, используемых в медицинских целях, таких как отчеты о радиологии и магнитно-резонансной томографии (МРТ), компьютерной томографии (КТ) и выявления заболеваний на основе изображений. Это делается путем обучения нейронных сетей и различных методов машинного обучения. В этой статье я хотел бы рассказать..
Новые материалы
Доверительные интервалы и как их найти
Учитывая выборку, скажем, рост 10 человек в городе, вы хотите оценить средний рост всех взрослых в городе. Вы можете сделать это, взяв среднее значение высот вашей выборки, но ни в коем случае..
Советы и рекомендации по JavaScript: использование мощных функций с массивом объектов
Пишите меньше и делайте больше с этими функциями
Учиться всему чему-то
Предисловие
Сколько различных операций мы можем выполнить, используя только один массив объектов? Эти решения,..
«HELLO WORLD» на 10 языках программирования: веселое путешествие
Ах, классическая программа «HELLO WORLD» — обряд посвящения для каждого программиста. Но что, если мы скажем вам, что это не просто строки кода; это путешествие по необычным мирам языков..
Рубиновый еженедельник, выпуск 17
Добро пожаловать в 17-й выпуск Ruby Weekly, бесплатного еженедельного сборника новостей и статей о Ruby, который рассылается по электронной почте.
Ruby для..
Ruby on Rails — День 1: Зацикливание
Сколько способов зациклиться в Ruby?
Вопрос: распечатайте «Я люблю Ruby!» 10 раз
Решения:
Использование .times
10.times {print «Я люблю Ruby!»
2. Использование for in
для я в..
Мониторинг и оповещение 101
Основы мониторинга и оповещения объясняются профессиональным инженером-программистом
Мониторинг — это процесс осознания состояния системы. Существует 2 типа мониторинга: проактивный и..
5 не делайте этого и 5 делайте для новичков перед тем, как приступить к исследовательским проектам в области машинного обучения
В предыдущем сообщении: 10 основных причин неудач проектов машинного обучения я перечисляю несколько подводных камней, связанных с слепыми пятнами для специалистов по данным, когда они работают..