Публикации по теме 'transfer-learning'
Добавление созданных на заказ изображений с помощью загрузчиков данных для передачи обучения За пять шагов
Привет всем, я энтузиаст науки о данных, стремлюсь учиться всеми средствами, всеми методами, используемыми для извлечения информации из текущих данных в любом секторе и получения качественных результатов для улучшения общества со временем.
Я начал изучать Pytorch неделю назад и счел важным написать этот блог для людей, которым трудно загружать пользовательские данные (изображения) в предварительно обученную нейронную сеть. Это сообщение в блоге решает проблему, используя DataLoader api от..
Доктор растений: обнаружение болезней у растений!
Руководство по созданию системы обнаружения болезней растений.
Оглавление-
Введение Описание данных Используемая метрика Функция потерь Исследование данных Обучающий тестовый сплит Моделирование Предсказание по изображениям Библиотека FastAi Результаты использованная литература
Введение-
По данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ООН), трансграничные вредители и болезни растений поражают продовольственные культуры, нанося..
Трансферное обучение - неортодоксальное объяснение
Эй, ребята! Я один из тех, кто действительно интересуется последними модными словечками в области технологий, такими как машинное обучение, нейронные сети и прочее. Мир технологий развивается так быстро, что угнаться за ним стало практически невозможно. Я изучаю и применяю концепции глубокого обучения уже более 2 лет. В этом вводном посте я хочу дать краткий и неортодоксальный обзор концепции трансферного обучения.
Зачем передавать обучение?
Один из первых и главных вопросов,..
Обзор трансферного обучения в НЛП - контекстные словесные векторы
Обзор последних работ по трансферному обучению для контролируемой целевой задачи.
В первом посте серии обсуждалось трансферное обучение в НЛП и публикация - Semi-supervised Sequence Learning . Мы увидели, как простой предварительный этап обучения с использованием автокодировщика последовательности улучшил результаты по всем четырем задачам классификации.
В этом посте я хотел бы дать краткий обзор следующих двух публикаций в списке . Контекстуализированное представление слов..
Распознавание лиц с использованием трансферного обучения
Я создал модель распознавания лиц, используя Transfer Learning с VGG. Что такое VGG? Обычно это относится к нейронной сети с глубокой сверткой для распознавания объектов, разработанной и обученной известной оксфордской группой Visual Geometry Group ( VGG ), которая достигла очень хорошей производительности в наборе данных ImageNet.
Что такое трансферное обучение?
Трансферное обучение - это метод повторного использования предварительно обученных модельных знаний для другой..
Анализ настроений в твитах с использованием глубокого трансферного обучения
Итак, если вам интересно, что такое «сентиментальный анализ»?
Что ж, анализ настроений включает построение системы для сбора и определения эмоционального тона слов. На высоком уровне анализ тональности подразумевает использование обработки естественного языка, анализа текста, компьютерной лингвистики для систематического выявления, извлечения, количественной оценки и изучения аффективные состояния и субъективная информация.
Я участвовал в программе Реально или нет? НЛП с..
Keras + универсальный кодировщик предложений = передача обучения для текстовых данных
Мы собираемся построить модель Keras, которая использует предварительно обученный «Универсальный кодировщик предложений» для классификации заданного текста вопроса по одной из шести категорий.
Модули TensorFlow Hub можно применять к множеству задач обучения передачи и наборов данных, будь то изображения или текст. «Универсальный кодировщик предложений» - один из многих недавно опубликованных многоразовых модулей TensorFlow Hub, автономный фрагмент графика TensorFlow с включенными..
