Публикации по теме 'deep-learning'


Машинное обучение с сердцем: прогнозирование болезней сердца
Машинное обучение (ML) вызывает ажиотаж в отрасли здравоохранения в целом. Плательщики медицинских компаний по всему миру сегодня пользуются преимуществами ML. В этом посте я продемонстрирую пример использования и покажу, как мы можем использовать мощь машинного обучения и применять его к реальным проблемам. Мы рассмотрим очень простую базовую модель для прогнозирования сердечных заболеваний на основе данных о пациентах, как загружать данные и сделаем некоторые прогнозы. В предыдущем..
BioBERT - Insights
Понимание трансферного обучения предварительно обученной модели BERT в биомедицинской области Цель этой статьи - понять применение предварительно обученной модели BERT в биомедицинской сфере, а затем попытаться выяснить различные параметры, которые могут помочь ей адаптироваться к другим вертикалям бизнеса. Я предполагаю, что у вас есть предварительные знания о BERT, если вы впервые слышите это слово, я бы посоветовал прочитать отличный блог на эту тему, чтобы развить интуицию...
Большая основа для высокопроизводительных вычислений
Классические глубокие нейронные сети на классическом оборудовании доказали свою эффективность в машинном обучении благодаря обучению с подкреплением. Однако биологические архетипы — спайковые нейронные сети не смогли добиться прорыва в производительности из-за мембранной динамики, стохастических спайковых коммуникаций, конечного времени отклика, сложных параллельных вычислений, парадигм аппаратных вычислений, архитектур программирования, несовместимости с алгоритмом обратного..
Мысли о глубоком обучении, вдохновленные игрой в крестики-нолики в кафе на пляже
Мысли о глубоком обучении, вдохновленные игрой в крестики-нолики в кафе на пляже Даже простой отзыв может сбить с толку, особенно перед утренним американо. Достаточно ли для вас этого названия? Он также не идеален для моих более поздних попыток привлечь трафик. Так зачем делать это так долго? Потому что я знал, что большинство из вас не прочитают все это. Многие сейчас возвращаются, чтобы увидеть, была ли уловка. Не было. Это просто долго. Люди не умеют долго. Крестики-нолики..
Почему анонс Cerebras - это так важно
Почему анонс Cerebras - это так важно Чип Cerebras может стать де-факто чипом для глубокого обучения Одна из самых больших проблем с моделями глубокого обучения заключается в том, что они становятся слишком большими для обучения на одном графическом процессоре. Если бы текущие модели обучались на одном графическом процессоре, это заняло бы слишком много времени. Чтобы своевременно обучать модели, необходимо обучать их с помощью нескольких графических процессоров. Нам нужно..
The Stuff of Legends — Объединение моделей глубокого обучения в Keras для идентификации легендарных покемонов.
The Stuff of Legends — объединение моделей глубокого обучения в Keras для идентификации легендарных покемонов 25 лет назад франшиза Pokémon вышла в мир и очаровала миллионы детей и взрослых во всем мире своими захватывающими видеоиграми и аниме-вселенной. Pokémon с тех пор стал самой прибыльной медиа-франшизой всех времен (примерно 105 миллиардов долларов). Существует более 800 покемонов (карманных монстров) в 8 поколениях. Легендарные покемоны имеют в играх особый статус,..
Edges2Art - Мой забавный проект по переводу изображений
Этот пост - не очередное резюме! Я собираюсь показать вам проект, над которым работаю в последнее время. Цель этого проекта - дать возможность нарисовать контур лица и получить рисунок этого контура в выбранном стиле. С этой целью я объединил две сети, которые мы обсуждали ранее: изображение-изображение и передача стиля с учетом содержимого . Я подошел к задаче в два этапа: Края → фотографии. Использование сети «изображение в изображение». Фотографии → арт. Использование..