Привет, Habr!
Ни для кого не секрет, что доминирующей на данный момент архитектурой в области Deep Learning являются трансформеры. Они произвели настоящий фурор и стали основой для самых известных LLMЧитать полностью »
Рубрика «deep learning»
State Space Models. Mamba
2024-10-31 в 13:56, admin, рубрики: AI, chatgpt, deep learning, machine learning, neural networks, Transformers, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сетиAtlas: Как реконструировать 3D сцену из набора изображений
2024-10-19 в 15:30, admin, рубрики: 3D ML, 3d графика, atlas, CV, deep learning, искусственный интеллектВсем привет, в этой статье мы разберем в таком методе как Atlas что он из себя представляет, рассмотрим основные концепции и принцип работы.
Представляю метод 3D-реконструкции сцены (процесс создания трехмерной модели объекта на основе двухмерных изображения или видео), который основан на линейной регрессии, усеченной знаковой функции расстоянияЧитать полностью »
Машинное обучение. Дайджест интересных новостей
2024-10-18 в 7:41, admin, рубрики: deep learning, llm, python, искусственный интеллектДайджест по машинному обучению подготовлен для вас командой телеграм канала Machine Learning Interview.
✔️ Релиз PyTorch 2.5.
Выпуск PyTorch® 2.5 представляет новый бэкэнд CuDNN для SDPA, обеспечивающий ускорение до 75% на GPU NVIDIA H100 и новее. Оно активировано по умолчанию.
Сокращено время холодного запуска torch.compile благодаря региональной компиляции, которая позволяет собирать nn.Module без перекомпиляции.
Бэкэнд TorchInductor CPP получил поддержку FP16, обертку CPP, режим AOT-Inductor и режим максимальной автонастройки.
Machine Learning: Медицинский дайджест за период 07.10 — 13.10 2024 г
2024-10-17 в 8:15, admin, рубрики: data science, deep learning, llm, большие языковые модели, медецинаБольшой медицинский Machine learning дайджест подготовлен командой телеграм канала Machine Learning Interview.
Модели машинного обучения и бенчмарки
🟩 ONCOPILOT: Интерактивная модель для сегментации опухолей на основе КТ и измерения по RECIST 1.1.
DETR: Бесконечная история
2024-10-01 в 11:35, admin, рубрики: deep learning, detection, DETR, machine learning, tutorial, глубокое обучение, детекция, машинное обучение, нейронные сетиВведение
Всем привет, с вами команда Layer!
Читать полностью »
FREED++. Ускоряем поиск новых лекарств с помощью нейросетей
2024-09-12 в 11:18, admin, рубрики: deep learning, drug design, medicinal chemistry, molecule generation, molecule optimization, генерация молекул, глубокое обучение, медицинская химия, оптимизация молекул, разработка лекарственных препаратовПривет! Меня зовут Александр Телепов, я — исследователь в Институте AIRI. Наша команда занимается применением глубокого обучения в науках о жизни. В сферу наших интересов входят такие задачи, как дизайн материалов, анализ растворимости или поиск новых лекарственных препаратов. Про последнее я бы хотел поговорить поподробнее.
О том, что сегодня для поиска новых соединений используют нейросети, слышали многие. Взять хотя бы нашумевший AlphaFold 3Читать полностью »
Новая модель от Nvidia для генерации 3D объектов
2024-08-23 в 8:41, admin, рубрики: 3d, deep learning, NvidiaВ этой статье будут встречаться термины, которые я намеренно не перевожу из-за того, что перевод либо звучит ужасно, либо не отражает сути термина.
Мы умеем заменять мебель на фото, а чего добились вы? Начинаем автоген-челлендж
2024-08-15 в 6:43, admin, рубрики: AI, computer vision, deep learning, machine learning, автоген-челленджГенерация разнообразного контента с помощью ИИ продолжает быть на пике популярности. На смену картинкам по описанию пришли музыкальные композиции на основе текста и психоделические видео, на которых у людей меняется не только геометрия, но и вообще всё. Однако это лишь вершина айсберга. We need to go deeper. Хабру нужны не смешные нейро(де)генеративные мемы, а статьи от людей, которые работают с генеративным ИИ профессионально и на острие современных технологий пытаются сделать нечто крутое и полезное.
Семантический поиск (homemade)
2024-08-07 в 5:15, admin, рубрики: AI, BERT, deep learning, machine learning, nlp, sentence transformer, Transformers, обработка естественного языка, семантический поиск
Основой семантического поиска может являться ML задача Sentence Similarity, а если быть еще конкретнее, то это Semantic Textual Similarity. Модели, обученные под эту задачу, способны оценивать насколько близки предложения по своему смыслу. Всё, что нам дальше остается, так это засунуть модель в некоторую поисковую систему, но тут давайте по порядку.
RuGPT3. Исследование вариантов циклическим перебором
2023-07-02 в 5:32, admin, рубрики: deep learning, gpt, machine learning, natural language processing, nlp, rugpt3, генеративные модели, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка, языковые моделиRuGPT3 - коллекция генеративных моделей от Сбер
Проводим автоматическое тестирование циклическим перебором вариантов
Работаем в Colab, тестируем Small, Mediub, Large.
Параметры генерации совершенно неоптимизированы - это первый заход, чтобы посмотреть исходную ситуацию и сравнивать по мере улучшения.
Читать полностью »