Публикации по теме 'pytorch'


Передача нейронного стиля
Человек отлично справляется с созданием уникального стиля для произведений искусства, но очень трудно заставить компьютер изучать чей-то стиль. Это потому, что «стиль» является настолько абстрактным термином, что нет четкого определения «стиля». Ссылаясь на статью Gatys et al, он предложил алгоритм для применения стиля изображения к заданному изображению контента. Мы реализуем его в этой статье. Передача нейронного стиля. Гатис и др. (2015) ( https://arxiv.org/abs/1508.06576 )..
Классификация знаков китайского зодиака с помощью Pytorch
В рамках стипендии Bertelsmann AI Udacity ученые не только должны закончить курс AI Udacity, но и бросают вызов друг другу, чтобы применить навыки и знания, которые они собирают и применяют во время курса. Одна из таких задач - это испытание по классификации знаков китайского зодиака. По случаю, вы знаете, китайского лунного Нового года. Китайский зодиак разделен на двенадцать годовых циклов, каждый год определяется определенным животным. Я подумал, что это будет интересная задача,..
Как на самом деле модели машинного обучения выполняют градиентный спуск?
Почувствуйте разницу между оптимизаторами SGD, RMSprop и Adam Когда люди только начинают заниматься машинным обучением в PyTorch, вы можете увидеть такой скрипт PyTorch. Вы создаете экземпляр оптимизатора, получаете метки для данных, рассчитываете свои потери и выполняете обратное распространение, чтобы минимизировать функцию потерь. Самая важная строка во всем этом коде (первая), однако, скрыта за всем высокоуровневым абстрактным кодом, который предлагает PyTorch, и хотя это..
Ваш первый CycleGAN с использованием Pytorch
Введение в cycleGAN с использованием pytorch и перевода изображений с заменой пола Краткая история… GAN или генеративно-состязательная сеть была представлена ​​в рамках исследовательской работы Яна Гудфеллоу в 2014 году. В этой статье он первоначально предложил генерировать новые данные из существующего набора данных с использованием конкурирующих нейронных сетей. В 2017 году, основываясь на этом фундаменте, другая группа или исследователи ( Jun-Yan Zhu , Taesung Park , Phillip..
Оптимизация проксимальной политики в PyTorch с использованием рекуррентных моделей
Проксимальная оптимизация политики (PPO) - это метод градиента политики, который относительно просто реализовать и может разрабатывать политики для максимизации вознаграждения для широкого класса проблем [1]. Как и другие методы градиента политики, PPO может оптимизировать повторяющиеся политики нейронной сети. Это может быть очень полезно, потому что во многих средах наблюдения не отражают полное состояние системы, но рекуррентная модель может определить, какие состояния есть из..
Настройка скорости обучения в PyTorch
В PyTorch есть несколько функций для настройки скорости обучения, каждая из которых имеет свои плюсы и минусы. Зачем нам корректировать скорость обучения? Гиперпараметр скорость обучения определяет скорость или скорость, с которой модель обучается. Советы по повышению скорости обучения: Начните со значения вроде 0,1 и постепенно уменьшайте до 0,01, 0,001,…. Если модель работает хорошо при таком значении, как 0,01, проверьте также такие значения, как 0,02, 0,03,…...
10 лучших курсов и сертификатов по машинному обучению [июль 2021 г.]
Согласно отчету о состоянии искусственного интеллекта и машинного обучения за 2020 год, процент руководителей предприятий, ответственных за инициативы в области машинного обучения, увеличился с 39% до 70% только в период с 2019 по 2020 год! Машинное обучение является частью отчета «Будущее работы» Всемирного экономического форума, в котором наша команда составила список из 10 лучших онлайн-курсов по машинному обучению, которые могут вывести вашу карьеру на новый уровень. Отказ от..