Рубрика «TensorFlow» - 8

в 12:28, , рубрики: big data, data mining, seq2seq, TensorFlow, Блог компании Отус, машинное обучение

Всем привет!

Вторая часть перевода, который мы разместили пару недель назад, в рамках подготовки к старту второго потока курса «Data scientist». Впереди ещё один интересный материал и открытый урок.

А пока поехали дальше в дебри моделей.

Модель нейронного перевода

В то время как ядро sequence-to-sequence модели создается функциями из tensorflow/tensorflow/python/ops/seq2seq.py, остается еще пара трюков, использующихся в нашей модели перевода в models/tutorials/rnn/translate/seq2seq_model.py, о которых стоит упомянуть.

Модели Sequence-to-Sequence Ч.2 - 1Читать полностью »

в 15:09, , рубрики: big data, data mining, seq2seq, TensorFlow, Блог компании Отус, машинное обучение

Всем добрый день!

И у нас снова открыт новый поток на доработанный курса «Data scientist»: ещё один отличный преподаватель, чуть доработанная исходя из обновлений программа. Ну и как обычно интересные открытые уроки и подборки интересных материалов. Сегодня мы начнём разбор seq2seq моделей от Tensor Flow.

Поехали.

Как уже обсуждалось в туториале RNN (рекомендуем ознакомиться с ним перед чтением этой статьи), рекуррентные нейронные сети можно научить моделировать язык. И возникает интересный вопрос: возможно ли обучение сети на определенных данных для генерации осмысленного ответа? Например, можем ли мы научить нейронную сеть переводить с английского языка на французский? Оказывается, что можем.

Это руководство покажет вам, как создать и обучить такую систему end-to-end. Скопируйте основной репозиторий Tensor Flow и репозиторий моделей TensorFlow с GitHub. Затем, можно начать с запуска программы перевода:

cd models/tutorials/rnn/translate
python translate.py --data_dir [your_data_directory]

Модели Sequence-to-Sequence Ч.1 - 1Читать полностью »

в 7:53, , рубрики: firebase, Firebase Analytics, firebase cloud messaging, Firebase Remote Config, Firebase Storage, Firebase Test Lab, Google Cloud Platform, machine learning, TensorFlow, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение, Разработка под android, разработка под iOS

Firebase Summit 2018: коротко о главном - 1

В конце прошлого месяца в Праге прошла конференция Firebase Summit 2018, посвященная сервисам Firebase, многие из которых сейчас претендуют на звание стандарта в индустрии разработки мобильных приложений. Постараюсь хоть и с задержкой, но рассказать о том, что интересного удалось услышать и увидеть. В этой статье мы рассмотрим анонсы (перевод официального пресс-релиза) с моими правками и комментариями.
Читать полностью »

в 12:16, , рубрики: cnn, java, python, pytorch, TensorFlow, Блог компании Издательский дом «Питер», машинное обучение, нейронные сети, Профессиональная литература

Здравствуйте, коллеги!

Из последних известий по нашим планируемым новинкам из области ML/DL:

Нишант Шакла, "Машинное обучение с Tensorflow" — книга в верстке, ожидается в магазинах в январе

Делип Рао, Брайан Макмахан, "Обработка естественного языка на PyTorch" — контракт подписан, планируем приступать к переводу в январе.

В данном контексте мы хотели в очередной раз вернуться к болезненной теме — слабой проработке темы ML/DL в языке Java. Из-за явной незрелости этих решений и алгоритмов на языке Java мы когда-то приняли решение отказаться от книги Гибсона и Паттерсона по DL4J, и публикуемая сегодня статья Хамфри Шейла (Humphrey Sheil) подсказывает, что мы, вероятно, были правы. Предлагаем познакомиться с мыслями автора о том, каким образом язык Java мог бы наконец составить конкуренцию Python в машинном обучении
Читать полностью »

в 18:11, , рубрики: cnn, imgaug, javascript, LSTM, MK.js, MobileNet, mortal kombat, TensorFlow, VGG-16, аугментация данных, машинное обучение, обработка изображений, разработка игр

Экспериментируя с улучшениями для модели прогнозирования Guess.js, я стал присматриваться к глубокому обучению: к рекуррентным нейронным сетям (RNN), в частности, LSTM из-за их «необоснованной эффективности» в той области, где работает Guess.js. В то же время я начал играться с свёрточными нейросетями (CNN), которые тоже часто используются для временных рядов. CNN обычно используют для классификации, распознавания и обнаружения изображений.

Играем в Mortal Kombat с помощью TensorFlow.js - 1
Управление MK.js с помощью TensorFlow.js

Исходный код для этой статьи и МК.js лежат у меня на GitHub. Я не выложил набор данных для обучения, но можете собрать свои собственные и обучить модель, как описано ниже!

Читать полностью »

в 13:57, , рубрики: android, ml, object detection, TensorFlow, искусственный интеллект, машинное обучение, разработка мобильных приложений, распознавание объектов

Привет, читатели. Сегодняшний пост будет о том, как не затеряться в дебрях многообразия вариантов использования TensorFlow для машинного обучения и достигнуть своей цели. Статья рассчитана на то, что читатель знает основы принципов работы машинного обучения, но пока еще не пробовал это делать своими руками. В итоге мы получим работающее демо на Андроиде, которое кое-что распознает с довольно высокой точностью. Но обо всем по порядку.

Как разобраться в Tensorflow и не умереть, а даже научить чему-то машину - 1

Читать полностью »

в 16:09, , рубрики: python, TensorFlow, машинное обучение, нейронная сеть, перевод

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Train your first neural network: basic classification».

Это руководство по обучению модели нейронной сети для классификации изображений одежды, таких как кроссовки и рубашки. Для создания нейронной сети используем python и библиотеку TensorFlow.
Читать полностью »

в 10:29, , рубрики: clmtrackr, javascript, TensorFlow, Блог компании RUVDS.com, машинное обучение, разработка, Разработка веб-сайтов

Автор статьи, перевод которой мы публикуем, предлагает поговорить о решении задач из сферы компьютерного зрения исключительно средствами веб-браузера. Решить подобную задачу не так уж и трудно благодаря JavaScript-библиотеке TensorFlow. Вместо того, чтобы обучать собственную модель и предлагать её пользователям в составе готового продукта, мы дадим им возможность самостоятельно собрать данные и обучить модель прямо в браузере, на собственном компьютере. При таком подходе серверная обработка данных совершенно не нужна.

TensorFlow.js и clmtrackr.js: отслеживание направления взгляда пользователя в браузере - 1


Испытать то, созданию чего посвящён этот материал, можно здесь. Вам для этого понадобится современный браузер, веб-камера и мышь. Вот исходный код проекта. Он не рассчитан на работу на мобильных устройствах, автор материала говорит, что у него не было времени на соответствующие доработки. Кроме того, он отмечает, что рассматриваемая тут задача усложнится в том случае, если придётся обрабатывать видеопоток с движущейся камеры.
Читать полностью »

в 12:11, , рубрики: backpropagation, function minimization, ml, povray, pytorch, TensorFlow, vapory, Блог компании HeadHunter, глубокое обучение, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, оптимизация

Этот текст написан для тех, кто интересуется глубоким обучением, кто хочет использовать разные методы библиотек pytorch и tensorflow для минимизации функции многих переменных, кому интересно научиться превращать последовательно выполняющуюся программу в выполняемые с помощью numpy векторизованные матричные вычисления. А ещё можно научиться делать мультфильм из данных, визуализированных с помощью PovRay и vapory.

Равномерно распределяем точки по сфере в pytorch и tensorflow - 1

Читать полностью »

в 17:38, , рубрики: android, deep learning, java, neural networks, TensorFlow, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение

С чего все началось

Все началось с Эппл Маркета — я обнаружил, что у них есть программа, позволяющая определить спелость арбуза. Программа… странная. Чего стоит, хотя бы, предложение постучать по арбузу не костяшками пальцев, а… телефоном! Тем не менее, мне захотелось повторить это достижение на более привычной платформе Андроид.
Читать полностью »

1...789...15
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