Рубрика «deep learning» - 19

в 13:04, , рубрики: autoencoder, deep learning, keras, machine learning, mnist, python, Алгоритмы, математика, машинное обучение, обработка изображений

Содержание

В прошлой части мы уже обсуждали, что такое скрытые переменные, взглянули на их распределение, а также поняли, что из распределения скрытых переменных в обычных автоэнкодерах сложно генерировать новые объекты. Для того чтобы можно было генерировать новые объекты, пространство скрытых переменных (latent variables) должно быть предсказуемым.

Вариационные автоэнкодеры (Variational Autoencoders) — это автоэнкодеры, которые учатся отображать объекты в заданное скрытое пространство и, соответственно, сэмплить из него. Поэтому вариационные автоэнкодеры относят также к семейству генеративных моделей.

Автоэнкодеры в Keras, Часть 3: Вариационные автоэнкодеры (VAE) - 1
Читать полностью »

в 11:40, , рубрики: autoencoder, big data, deep learning, keras, machine learning, python, метки:

Содержание

  • Часть 1: Введение
  • Часть 2: Manifold learning и скрытые (latent) переменные
  • Часть 3: Вариационные автоэнкодеры (VAE)
  • Часть 4: Conditional VAE
  • Часть 5: GAN (Generative Adversarial Networks) и tensorflow
  • Часть 6: VAE + GAN

Автоэнкодеры в Keras, Часть 2: Manifold learning и скрытые (latent) переменные - 1

Для того, чтобы лучше понимать, как работают автоэнкодеры, а также чтобы в последствии генерировать из кодов что-то новое, стоит разобраться в том, что такое коды и как их можно интерпретировать.
Читать полностью »

в 11:38, , рубрики: autoencoder, big data, deep learning, keras, machine learning, python

Автоэнкодеры в Keras

Часть 1: Введение

Содержание

Во время погружения в Deep Learning зацепила меня тема автоэнкодеров, особенно с точки зрения генерации новых объектов. Стремясь улучшить качество генерации, читал различные блоги и литературу на тему генеративных подходов. В результате набравшийся опыт решил облечь в небольшую серию статей, в которой постарался кратко и с примерами описать все те проблемные места с которыми сталкивался сам, заодно вводя в синтаксис Keras.

Автоэнкодеры

Автоэнкодеры — это нейронные сети прямого распространения, которые восстанавливают входной сигнал на выходе. Внутри у них имеется скрытый слой, который представляет собой код, описывающий модель. Автоэнкодеры конструируются таким образом, чтобы не иметь возможность точно скопировать вход на выходе. Обычно их ограничивают в размерности кода (он меньше, чем размерность сигнала) или штрафуют за активации в коде. Входной сигнал восстанавливается с ошибками из-за потерь при кодировании, но, чтобы их минимизировать, сеть вынуждена учиться отбирать наиболее важные признаки.

Автоэнкодеры в Keras, Часть 1: Введение - 1

Кому интересно, добро пожаловать под кат
Читать полностью »

в 11:38, , рубрики: big data, deep learning, dropout, neural networks, overfitting, wunder fund, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение, метки:

Dropout — метод решения проблемы переобучения в нейронных сетях - 1

Переобучение (overfitting) — одна из проблем глубоких нейронных сетей (Deep Neural Networks, DNN), состоящая в следующем: модель хорошо объясняет только примеры из обучающей выборки, адаптируясь к обучающим примерам, вместо того чтобы учиться классифицировать примеры, не участвовавшие в обучении (теряя способность к обобщению). За последние годы было предложено множество решений проблемы переобучения, но одно из них превзошло все остальные, благодаря своей простоте и прекрасным практическим результатам; это решение — Dropout (в русскоязычных источниках — “метод прореживания”, “метод исключения” или просто “дропаут”).
Читать полностью »

в 13:35, , рубрики: big data, data mining, deep learning, gpu, бесплатно, Блог компании New Professions Lab, конкурс, машинное обучение, обработка изображений

Хабр, нам тут пришла одна идея… В настоящий момент у нас возникло некое межсезонье между разными образовательными программами. Мы подумали, зачем нашей инфраструктуре зря простаивать, когда есть люди, которые могли бы на этой инфраструктуре что-то классное сделать.

Мы решили сделать небольшой вклад в развитие deep learning в России и выделить 3 виртуальных сервера с GPU тем, кто что-то делает в этой области. 2 виртуалки мы решили отдать нашим выпускникам, а 1 виртуалку дать в пользование кому-то «со стороны».

image

Читать полностью »

в 12:54, , рубрики: deep learning, gru, LSTM, machine learning, natural language processing, neural networks, RNN, wunder fund, wunderfund, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение

Обзор исследований в области глубокого обучения: обработка естественных языков - 1

Это третья статья из серии “Обзор исследований в области глубокого обучения” (Deep Learning Research Review) студента Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Адита Дешпанда (Adit Deshpande). Каждые две недели Адит публикует обзор и толкование исследований в определенной области глубинного обучения. В этот раз он сосредоточил свое внимание на применении глубокого обучения для обработки текстов на естественном языке.
Читать полностью »

в 15:25, , рубрики: 1сloud, clDNN, deep learning, intel, open source, Блог компании 1cloud.ru

Официальный репозиторий проекта был запущен буквально пару дней назад. Расскажем немного подробнее об этой новости и приведем полезные источники по теме.

Intel открывает доступ к clDNN [высокопроизводительной библиотеке для глубокого обучения] - 1
Читать полностью »

в 14:02, , рубрики: artificial intelligence, deep learning, machine learning, Блог компании Dato ML, машинное обучение

Искусственный интеллект и четвёртая промышленная революция (wiki) достигли значительного прогресса за последние несколько лет. Большинство из того, что можно использовать уже сейчас, разрабатывается для коммерческих и промышленных целей, как вы увидите в следующих постах. Научно-исследовательские институты и специализированные компании работают над достижением конечной цели создания ИИ (а именно, создание сильного искусственного интеллекта artificial general intelligence), разрабатывая открытые платформы и исследуя появившиеся этические вопросы. Существуют также несколько компаний, разрабатывающих ИИ-продукты для конечных потребителей, их мы и рассмотрим в рамках этого поста.

Создание искусственного интеллекта — это как взбираться на дерево, пытаясь добраться до Луны. Можно сообщать о стабильном прогрессе, вплоть до самой вершины дерева.

image

Читать полностью »

в 8:38, , рубрики: big data, BigData, data mining, data science, deep learning, FlyElephant, gpu, HPC, Julia, machine learning, mpi, xeon phi, Блог компании FlyElephant, вебинар, машинное обучение

Видеозапись вебинара «Julia — A fresh approach to numerical computing and data science» - 1

Команда FlyElephant в марте проводила вебинар с со-основателем и CEO в Julia Computing, а также со-автором языка Julia — Viral B. Shah, на тему "Julia — A fresh approach to numerical computing and data science".

Читать полностью »

в 11:09, , рубрики: data mining, deep learning, keras, machine learning, neural network, ods, open data science, python, TensorFlow, theano, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение

Привет! Мы уже говорили про Theano и Tensorflow (а также много про что еще), а сегодня сегодня пришло время поговорить про Keras.
Изначально Keras вырос как удобная надстройка над Theano. Отсюда и его греческое имя — κέρας, что значит "рог" по-гречески, что, в свою очередь, является отсылкой к Одиссее Гомера. Хотя, с тех пор утекло много воды, и Keras стал сначала поддерживать Tensorflow, а потом и вовсе стал его частью. Впрочем, наш рассказ будет посвящен не сложной судьбе этого фреймворка, а его возможностям. Если вам интересно, добро пожаловать под кат.

image

Читать полностью »

1...10...181920...26
Рейтинг@Mail.ru
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js