Публикации по теме 'pytorch'


Обратное распространение объясняется на примере (часть 2)
Сначала рассмотрим следующий короткий математический трюк. Как вычислить производную от деления функции, следующим образом: Теперь давайте воспользуемся приведенной выше формулой, чтобы найти производную сигмовидной функции следующим образом: Теперь рассмотрим следующую графовую сеть, она может быть частью какой-то нейронной сети, потому что у нас есть умножение, сложение и некоторая нелинейность в нейронной сети. Вектор признаков равен X=[0,11 0,22 0,33] и веса W = [0,55..
Используйте разреженность для более быстрого вывода с помощью Lightning Flash и SparseML
SparseML обеспечивает скорость вывода данных от графического процессора к процессору. Это означает существенную экономию, эффективность и больше возможностей для развертывания. С Lightning Flash все, что требуется, - это одна строка кода, чтобы включить обучение SparseML , используя при этом отличные функции Lightning, такие как обратные вызовы, ведение журнала, смешанная точность и распределенное обучение с поддержкой расширенного распределенного Плагины. Ниже мы расскажем,..
Поиск изображений, похожих на ваши, с помощью встраивания изображений
У вас когда-нибудь было очень хорошее изображение, у которого были небольшие проблемы с ним, удивительная картина обеденного стола, но на стене позади него висела плохая картина? Что ж, вы можете найти изображения, наиболее похожие на то, что вам нужно, и выбрать то, которое соответствует вашим потребностям, без лишних проблем. Мы предоставим вам демо и репозиторий Github , чтобы вы могли сами попробовать наш код. Чтобы создать код, который находит изображение, наиболее похожее на ваше,..
Состязательные автоэнкодеры (с Pytorch)
«Большая часть обучения людей и животных - это обучение без учителя. Если бы интеллект был пирогом, то неконтролируемое обучение было бы пирогом [базовым], контролируемое обучение было бы вишенкой на торте, а обучение с подкреплением было бы вишенкой на торте. Мы умеем делать глазурь и вишню, но не умеем делать торт ». Директор отдела исследований искусственного интеллекта в Facebook профессор Ян ЛеКанн неоднократно упоминает эту аналогию в своих выступлениях. Под обучением без..
Ванильный градиент политики с нуля
Создайте один из самых простых алгоритмов обучения с подкреплением с помощью PyTorch Вы когда-нибудь задумывались, как работает обучение с подкреплением (RL)? В этой статье мы создадим с нуля одну из самых простых форм RL — алгоритм ванильного политик-градиента (VPG). Затем мы обучим его выполнять знаменитую задачу CartPole — научиться перемещать тележку слева направо, чтобы сбалансировать шест. При этом мы также выполним первую задачу учебного ресурса OpenAI Spinning Up ...
Понять torch.scatter
Надеюсь, таких программистов, как я, меньше. Я думаю, что torch.scatter и torch.gather — два самых сложных тензорных API в пакете PyTorch. Официальные документы умного объяснения не дают, а лишь предлагают эквивалентный код: # scatter self[index[i][j][k]][j][k] = src[i][j][k] # if dim == 0 self[i][index[i][j][k]][k] = src[i][j][k] # if dim == 1 self[i][j][index[i][j][k]] = src[i][j][k] # if dim == 2 # gather out[i][j][k] = input [index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0..
Ускоренный курс: создайте свою собственную модель классификации изображений
Классификация изображений - это широко исследуемая область компьютерного зрения, цель которой - пометить каждое изображение в наборе данных. Он применяется в самых разных областях, включая биологию, медицину, страхование, рекламу ... Существенной проблемой при классификации изображений является огромный объем данных, необходимых для получения результатов. Таким образом, обучение модели компьютерному зрению может быть очень долгим и требовательным с точки зрения вычислительных..