Привет!
Еще до конца мая у нас выйдет перевод книги Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python" (примеры с использованием библиотек Keras и Tensorflow). Не пропустите!
Но мы, естественно, смотрим в надвигающееся будущее и начинаем присматриваться к еще более инновационной библиотеке PyTorch. Сегодня вашему вниманию предлагается перевод статьи Питера Голдсборо, готового устроить вам долгую прогулку ознакомительную экскурсию по этой библиотеке. Под катом много и интересно.
Читать полностью »
Представляем вам перевод статьи по ссылке и оригинальный докеризированный код. Данное решение позволяет попасть примерно в топ-100 на приватном лидерборде на втором этапе конкурса среди общего числа участников в районе нескольких тысяч, используя только одну модель на одном фолде без ансамблей и без дополнительного пост-процессинга. С учетом нестабильности целевой метрики на соревновании, я полагаю, что добавление нескольких описанных ниже фишек в принципе может также сильно улучшить и этот результат, если вы захотите использовать подобное решение для своих задач.
описание пайплайна решения
Привет! Сегодня я хочу рассказать вам, как можно изменить свое лицо на фото, используя довольно сложный пайплайн из нескольких генеративных нейросетей и не только. Модные недавно приложения по превращению себя в даму или дедушку работают проще, потому что нейросети медленные, да и качество, которое можно получить классическими методами компьютерного зрения, и так хорошее. Тем не менее, предложенный способ мне кажется очень перспективным. Под катом будет мало кода, зато много картинок, ссылок и личного опыта работы с GAN'ами. Читать полностью »
Я понимаю, что странно начинать блог с негатива, но за последние несколько дней поднялась волна дискуссий, которая хорошо соотносится с некоторыми темами, над которыми я думал в последнее время. Всё началось с поста Джеффа Лика в блоге Simply Stats с предостережением об использовании глубинного обучения на малом размере выборки. Он утверждает, что при малом размере выборки (что часто наблюдается в биологии), линейные модели с небольшим количеством параметров работают эффективнее, чем нейросети даже с минимумом слоёв и скрытых блоков.
Далее он показывает, что очень простой линейный предиктор с десятью самыми информативными признаками работает эффективнее простой нейросети в задаче классификации нулей и единиц в наборе данных MNIST, при использовании всего около 80 образцов. Эта статья сподвигла Эндрю Бима написать опровержение, в котором правильно обученная нейросеть сумела превзойти простую линейную модель, даже на очень малом количестве образцов.
Такие споры идут на фоне того, что всё больше и больше исследователей в области биомедицинской информатики применяют глубинное обучение на различных задачах. Оправдан ли ажиотаж, или нам достаточно линейных моделей? Как всегда, здесь нет однозначного ответа. В этой статье я хочу рассмотреть случаи применения машинного обучения, где использование глубоких нейросетей вообще не имеет смысла. А также поговорить о распространённых предрассудках, которые, на мой взгляд, мешают действительно эффективно применять глубинное обучение, особенно у новичков.
Читать полностью »
PyTorch — современная библиотека глубокого обучения, развивающаяся под крылом Facebook. Она не похожа на другие популярные библиотеки, такие как Caffe, Theano и TensorFlow. Она позволяет исследователям воплощать в жизнь свои самые смелые фантазии, а инженерам с лёгкостью эти фантазии имплементировать.
Данная статья представляет собой лаконичное введение в PyTorch и предназначена для быстрого ознакомления с библиотекой и формирования понимания её основных особенностей и её местоположения среди остальных библиотек глубокого обучения.
