Публикации по теме 'heartbeat'
Введение в глубокое обучение с помощью Keras
В этой статье мы построим простую нейронную сеть с помощью Keras . Мы предполагаем, что вы уже знакомы с пакетами машинного обучения, такими как scikit-learn , и другими научными пакетами, такими как Pandas и Numpy .
Обучение искусственной нейронной сети
Обучение искусственной нейронной сети включает следующие этапы:
Веса случайным образом инициализируются числами, которые близки к нулю, но не равны нулю. Подайте наблюдения вашего набора данных на входной слой. Прямое..
Вставка и выборка записей с помощью Room на Android с помощью Kotlin
Шаг вперед от SQLite
Вступление:
В этой статье мы узнаем, как разработчики Android могут эффективно использовать базу данных Room для улучшения процессов хранения данных, в частности, вставки и извлечения записей. Но прежде чем приступить к делу, давайте сначала взглянем на то, что мы ранее использовали для хранения данных в Android.
Перед комнатой:
До появления Room и долгое время разработчики Android полагались на SQLite в качестве основной базы данных. SQLite был в основном..
Раскрашивание ч / б изображений с помощью GAN в TensorFlow
🤖 Глубокое обучение
Раскрашивание ч / б изображений с помощью GAN в TensorFlow
Эксперимент с GAN, раскрывающий их сверхспособности
Сегодня GAN - одна из самых интересных тем в машинном обучении. Они использовались в ряде задач (и не только для генерации цифр MNIST!) И работали очень хорошо в каждом случае. GAN (General Adversarial Network) состоит из генератора и дискриминатора, которые соревнуются друг с другом, чтобы получить потрясающие результаты. Здесь мы рассмотрим..
Визуальный поиск мобильной торговли в действии: Шнап
Экспериментируйте с новым мобильным инструментом визуального поиска, который использует ИИ для создания покупательского опыта нового поколения
ИИ меняет то, как мы делаем покупки, и как раз вовремя. Среди этих изменений мы видим, что потребность в интуитивно понятных и интеллектуальных решениях для мобильной коммерции никогда не была такой острой. В США по состоянию на июнь 2020 года розничные продажи упали на 8,1% в годовом исчислении - этого следовало ожидать, поскольку..
Swift 5: управление памятью
Было бы здорово, если бы мы, разработчики, играли с безграничной памятью и никогда не заботились о том, чтобы работать с ней разумно. К сожалению, это неправда, и, следовательно, мы должны вести себя как арендатор ОС - арендовать память на некоторое время, использовать память, а затем вернуть ее.
Swift - умный язык, и он знает, что многим разработчикам не нравится возвращать память окружающей среде; следовательно, он отслеживает выделенную память с помощью механизма, называемого ARC..
Начало работы с Doc2Vec
Практическое руководство по созданию собственной модели doc2vec
Этот пост представляет собой руководство для начинающих по пониманию внутренней работы doc2vec для задач НЛП.
Существует две основные архитектуры для реализации doc2vec: а именно: Модель распределенной памяти векторов абзацев (PV-DM) и версия распределенного набора слов Вектор абзаца (PV-DBOW) .
В этой статье мы рассмотрим, как doc2vec связан с word2vec, и исследуем обе их архитектуры, а также получим..
Анатомия высокопроизводительной свертки
Этот пост был первоначально опубликован на https://sahnimanas.github.io 26 августа 2019 г.
На моем не слишком потрепанном процессоре ноутбука я могу запускать самые распространенные модели CNN за (максимум) 10–100 миллисекунд с такими библиотеками, как TensorFlow. В 2019 году даже смартфон может запускать «тяжелые» модели CNN (например, ResNet) менее чем за полсекунды. Представьте себе мое удивление, когда я рассчитал свою простую реализацию сверточного слоя и обнаружил, что для..
