Публикации по теме 'pytorch'


Как создать собственную среду глубокого обучения, используя только Numpy
Эта статья покажет вам проблемы, компоненты и шаги, которые необходимо выполнить/преодолеть, чтобы создать базовую структуру глубокого обучения Давайте начнем с определения того, что мы хотим создать, и выясним, какие компоненты нам нужны: нам нужна структура, которая поддерживает автоматическое дифференцирование для вычисления градиента для нескольких операций, стандартизированный способ построения нейронной сети. слои , использующие вышеупомянутые операции с модульным подходом..
Создание набора данных Torch, экономящего память, из коллекции CSV
Пакет Python csvsdataset делает только одну вещь, и если у вас есть большая коллекция файлов данных CSV, которые вы не хотите сразу помещать в память, это один из ваших вариантов. Требования к коллекции файлов Чтобы использовать это, вам понадобится каталог, содержащий множество файлов CSV. У них должны быть общие столбцы регрессора и цели. Предположим, что наши регрессоры лежат в таких столбцах, как col_15 , и они разбросаны по файлам с именами test_data_117.csv и так далее...
Понимание тензоров и матриц для машинного обучения Deep Learning
Это часть платного вводного Сквозного курса машинного обучения 2 в форме информационного бюллетеня, доставленного вам на почту. Подпишитесь на uniqtech.substack.com Учебный курс по машинному обучению в вашем почтовом ящике. Бесплатно как часть вашей платной подписки на новостную рассылку премиум-класса. Эта статья отправлена ​​из нашего подстака в Medium. Структуры данных, типы данных, наборы данных Cracking the Coding Interview, библию технических собеседований в Google,..
Использование CNN для диагностики диабетической ретинопатии
Компьютерное зрение изменило наш взгляд на самые сложные проблемы мира (посмотрите, что я там сделал, посмотрите) . Несмотря на появление новых алгоритмов и архитектур моделей, которые меняют правила игры, нам еще предстоит пройти долгий путь с точки зрения доступности, эффективности и точности этих моделей, прежде чем мы решим использовать всех наших врачей на GPU. А пока давайте посмотрим, что можно сделать при стабильном подключении к Интернету, компьютере и PyTorch. Результат:..
Python: нейронная сеть PyTorch
PyTorch — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая в основном используется для создания глубоких нейронных сетей. Он был разработан Facebook AI Research и написан на Python. PyTorch предоставляет динамический вычислительный граф, который позволяет создавать более гибкие и эффективные модели глубокого обучения. Он также имеет широкий спектр готовых функций и модулей для построения нейронных сетей, а также поддержку…
Погружение в DCGAN
Область глубокого обучения стала свидетелем замечательных достижений в генеративных моделях. Одним из таких прорывов является разработка глубоких сверточных генеративно-состязательных сетей (DCGAN). DCGAN произвели революцию в создании изображений, просто объединив сверточные нейронные сети и методы состязательного обучения. В этом сообщении блога мы углубимся в нейроны DCGAN, изучая их архитектуру, процесс обучения и приложения. Возвращаясь к GAN Генеративно-состязательные сети..
Регрессия временных рядов с использованием моделей трансформаторов: простое введение на английском языке
Простое краткое введение в регрессию/классификацию данных временных рядов и преобразователи, а также реализацию в PyTorch. Я работаю над проектом, в котором используются модели-трансформеры для диагностики нейродегенеративных заболеваний. Идея состоит в том, что если вы можете собрать данные о передвижении пациента, вы сможете проанализировать эти данные и определить, болен ли пациент и насколько он болен. Это пример регрессии и классификации временных рядов, и модели преобразователя,..