Рубрика «pytorch»

в 20:24, , рубрики: deep learning, inference, ml, proceesors, pytorch

В последние годы стало очевидно, что классические центральные процессоры (CPU) и видеокарты (GPU) уже не всегда поспевают за непрерывным ростом и усложнением нейронных сетей. Вместо бесконечного наращивания «универсального» железа, компании начали разрабатывать и внедрять в своих дата-центрах Domain-Specific Architecture (DSA) — аппаратные ускорители, заточенные под конкретные задачи.

Google TPU (Tensor Processing Unit) — одно из первых крупных решений такого рода. Начиная с 2015 года (поколение TPUv1), Google успела вывести на рынок несколько поколений TPU для внутренних нужд: TPUv1 и TPUv2/v3, а в 2020 году — новое решение TPUv4iЧитать полностью »

в 13:15, , рубрики: python, pytorch, беспилотники, дроны, ИИ, ии-модель, робототехника
Airsim умер, да здравствует GRID - 1

Проблема, с которой часто встречаются разработчики, в том числе и компании, заключается в обучении дронов и роботов. До недавнего времени эту проблему позволяла решить Aerial Informatics and Robotics Platform (AirSim), и данная статьяЧитать полностью »

в 14:16, , рубрики: python, pytorch, roberta, запятая, знаки препинания, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросеть, обработка текста, пунктуация
Обучить модель RoBERTa расстановке запятых на балконе для продакшена - 1

RoBERTa — улучшенная версия модели BERT, разработанная Facebook AI. Она показывает отличные результаты в задачах обработки естественного языка, таких как классификация текстов и генерация ответов.

Читать полностью »

в 20:10, , рубрики: 3D генерация, AI, python, pytorch, Trellis, графика, ИИ, машинное обучение, оптимизация

Привет! Я оптимизировал Trellis — мощный AI-инструмент для генерации 3D моделей из изображений, и хочу поделиться тем, как удалось снизить требования к видеопамяти с 16GB до 8GB, сохранив качество генерации.

Что такое Trellis и почему это важно

Trellis — модель для генерации 3D-ассетов, разработанная Microsoft Research, способная создавать трёхмерные объекты из изображений. Её ключевая особенность — универсальный Structured LATent (SLAT) формат, за счет которого можно генерировать различные выходные форматы: от Radiance Fields и 3D Gaussians до полноценных мешей.

Читать полностью »

в 15:38, , рубрики: explainable ai, pytorch, машинное обучение, нейронные сети

Методы объяснения моделей — практичный инструмент для понимания модели, оценки её точности и стабильности. Однако, часто можно столкнуться с ситуацией, когда фреймворк, в котором метод реализован, просто не "дружит" с реализацией модели. В этом туториале хочу подробно показать CAM (class activation map) для объяснения моделей зрения.

Почему CAM?

Class Activation Maps (CAM) — базовый инструмент для визуализации того, какие области изображения наиболее важны для модели при принятии решения. Он позволяет понять:

в 11:16, , рубрики: AI-арт, GAN, pytorch, stable diffusion, генеративные сети, датасеты, диффузионные модели, искусственный интеллект, машинное обучение, синтетические данные
GAN и диффузионные модели: как научить нейросеть рисовать - 1

Привет! Сегодня хочу поговорить о двух очень горячих темах в области искусственного интеллекта — генеративно‑состязательные сети (GAN) и диффузионные модели (типа Stable Diffusion). Я сама как‑то подсела на все эти AI‑картинки и поняла, что нужно срочно поделиться тем что накопала. Поехали!:‑)

GAN: Генератор vs. Дискриминатор

Читать полностью »

в 6:00, , рубрики: keras, machine learning, natural language processing, nlp, python, pytorch, TensorFlow, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка

1. Введение

В предыдущих статьях мы рассмотрели теоретические основы NLP, включая базовые понятия, такие как токенизация, стемминг, лемматизация и другие. Мы также поработали с библиотеками NLTK и spaCy и выполнили простые задания по обработке текста.

В этой статье мы продолжим изучение NLP и перейдем к более продвинутым темам, которые являются главными для построения современных приложений и моделей в области обработки естественного языка. А также создадим и обучим модели самостоятельно, используя TensorFlow/Keras и PyTorch.

Читать полностью »

в 5:15, , рубрики: opencv, pytorch, нейросеть, Питон

в 9:56, , рубрики: pytorch, YOLOv5, беспилотники, Компьютерное зрение, нейронные сети

в 9:37, , рубрики: FastSample, gnn, pytorch, TensorFlow, автоген-челлендж, искусственный интеллект, машинное обучение, оптимизация нейросетей, ускорение нейросетей, ускорить обучение нейросетей
«А можно быстрее?»: практические советы по ускорению обучения нейросетей - 1

Мы продолжаем изучать, как ускоряют обучение нейросетей. В прошлой статье мы погрузились в теоретические аспекты этой проблемы. Сегодня перейдем к практике. 

Читать полностью »

123...6
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