Хобрук: Ваш путь к мастерству в программировании

Публикации по теме 'tensorflow'


Основные моменты плакатов ICLR 2018 (часть 1)
В этом году Международная конференция по образовательным представительствам (ICLR) проходила в прекрасном Ванкувере, Канада, и это краткий отчет о поездке, которым я поделился со своей командой. Поскольку я не нашел ни одной записи в блоге об ICLR2018, я решил поделиться отчетом на Medium. Но прежде чем продолжить чтение, имейте в виду, что это происходит через мои предвзятые взгляды и только на те области, которые меня интересуют. Вы можете посмотреть каждое выступление и выступить здесь..

Обработка естественного языка с использованием Keras и TensorFlow
Обработка естественного языка Способность компьютерной программы понимать естественный язык или человеческий язык в том виде, в каком на нем говорят и пишут, известна как обработка естественного языка (НЛП). Это часть искусственного интеллекта. НЛП сочетает модели статистического, машинного и глубокого обучения с вычислительной лингвистикой — моделированием человеческого языка на основе правил. Благодаря этим технологиям компьютеры теперь могут обрабатывать человеческий язык в форме..

RankNet, реализация LambdaRank TensorFlow - часть I
Я столкнулся с областью обучения ранжированию (LTR) и RankNet, когда работал над рекомендательным проектом. Однако реализовать модель через TensorFlow немного сложно, и я вообще не могу найти никаких подробных объяснений в Интернете. Поэтому в этой серии сообщений в блоге я подробно рассмотрю документы RankNet и LambdaRank и реализую модель в TF 2.0. В этом посте я рассмотрю следующие статья, которая впервые предложила RankNet ( Обучение ранжированию с использованием градиентного..

Создание библиотеки глубокого обучения на JavaScript с нуля (часть 3)
Добро пожаловать в третью часть этой серии статей о создании библиотеки глубокого обучения на JavaScript с нуля. В первой части серии мы говорили об основных строительных блоках всех библиотек глубокого обучения - автоматических градиентах. Кроме того, мы показали, как реализовать вычисление автограда в JavaScript. Во второй части серии мы реализовали тензоры, математические операции ( add и matmul ), линейный слой, а также функции активации ReLU и softmax - вместе взятые, это дало..

Создание приложения-классификатора рукописных цифр в React Native с помощью TensorFlow.js
Как мобильный разработчик, я всегда ищу новые интересные способы создания приложений, которые могут быть полезны пользователям. Одной из областей, которая меня особенно интересовала в последнее время, является машинное обучение, которое может изменить то, как мы создаем приложения и взаимодействуем с окружающим миром. В этой статье я поделюсь примером того, как создать простое приложение для машинного обучения в React Native с использованием TensorFlow.js. Почему React Native и..

Использование ИИ для изобретения новых китайских иероглифов
Что мы получаем, когда применяем простую глубокую сверточную сеть GAN к данным китайского почерка? Из набора данных, состоящего всего из 178 уникальных символов «ханзи» и 25 тысяч изображений, какие скрытые особенности китайского письма научится воссоздавать ИИ? Модели машинного обучения GAN недавно попали в заголовки, особенно для создания гиперреальных лиц ( Этот человек не существует ). Итак, я хотел построить собственную сеть GAN. Что такое GAN? GAN расшифровываются как..

Представляем рваные тензоры
Во многих сценариях данные не делятся равномерно на массивы однородной формы, которые можно загрузить в тензоры. Классический случай - обучение и обработка текста. Например, если вы посмотрите учебник по классификации текста, в котором используется набор данных IMDB, вы увидите, что основная часть подготовки данных заключается в приведении данных к нормализованному размеру. В этом случае каждый отзыв должен состоять из 256 слов. Если он длиннее, он усекается, а если он короче, он..

Новые материалы

Как получить 5-звездочные отзывы на Upwork
Как получить 5-звездочные отзывы на Upwork Фрилансеры и работники гиг-экономики больше, чем когда-либо, зависят от отзывов клиентов, чтобы влиять на решения людей работать с ними. После многих..

Новые темы: семинары по основам программирования, неделя 2
(Семинары, указанные ниже, в настоящее время закрыты. Чтобы узнать о новейших семинарах, пожалуйста, ознакомьтесь с последней записью в блоге ) Добро пожаловать на вторую неделю наших..

Рекомендательные системы в науке о данных
Системы рекомендаций являются неотъемлемой частью современной науки о данных. Это алгоритмы, предназначенные для прогнозирования того, что может понравиться или заинтересовать пользователя, на..

Составление схемы курса Udemy Javascript
Составление схемы курса Udemy Javascript Я пишу код с тех пор, как четыре года назад окончил колледж. Я внес свой вклад в сообщество, читая лекции, отвечая на stackoverflow и работая в..

Статическая типизация в TypeScript: основы Typescript
Понимание статической типизации TypeScript, расширенный набор JavaScript, был разработан Microsoft в 2012 году для устранения некоторых ограничений JavaScript. Одним из его основных предложений..

Как использовать SAAS на благо вашего бизнеса
В деловом мире SAAS (программное обеспечение как услуга) становится все более популярным. И неудивительно, почему — SAAS предоставляет ряд преимуществ для предприятий любого размера. Вот лишь..

Приложения случайного блуждания, часть 1 (статистика + машинное обучение)
Смещенное случайное блуждание при динамической перколяции (arXiv) Автор: Себастьян Андрес , Нина Гантерт , Доминик Шмид , Перла Сузи Аннотация: мы изучаем смещенные случайные..