Публикации по теме 'pytorch'
Классификация текста с использованием TextCNN
Если вы хотите классифицировать текстовые данные, TextCNN — это популярная и эффективная архитектура, которую можно использовать для классификации текста по разным классам. В этой статье мы рассмотрим основы TextCNN и узнаем, как реализовать его в PyTorch для классификации адресов по категориям, таким как образовательные учреждения, коммерческие учреждения, спортивные комплексы и т. д.
Классификация текста является важной задачей обработки естественного языка (NLP), целью которой является..
Руководство по методам увеличения данных в машинном обучении
Вы хотите повысить производительность и обобщить свои модели машинного обучения? Хотите узнать о методе, который может повысить точность вашей модели, не требуя дополнительных размеченных данных?
Если да, то рассматривали ли вы возможности расширения данных? В этой статье мы углубимся в увлекательный мир увеличения данных и рассмотрим его приложения, методы и лучшие практики.
Что такое увеличение данных?
Аугментация данных — жизненно важный метод в области машинного обучения и..
Пользовательское клонирование голоса на испанском языке
Привет, в этом посте я покажу вам, как мы индивидуально обучили алгоритм клонирования голоса TTS на испанском языке и весь процесс.
TL ; DR
Клонирование голоса на испанском языке без дорогостоящего и долгого тренировочного процесса возможно. Вот пример того, что он может генерировать:
Введение
Перво-наперво, что такое TTS? TTS - это преобразование текста в речь, что означает, например, что из ввода текста мы можем генерировать речь или звук. Некоторые из элементов, которые..
Использование SHAP для отладки модели регрессии изображений PyTorch
Использование DeepShap для понимания и улучшения модели автономного автомобиля
Автономные автомобили меня пугают. Вокруг летают большие куски металла, и нет людей, которые могли бы их остановить, если что-то пойдет не так. Чтобы уменьшить этот риск, недостаточно оценить модели, приводящие в действие этих зверей. Нам также необходимо понять, как они делают прогнозы. Это делается для того, чтобы избежать любых крайних случаев, которые могут привести к непредвиденным авариям.
Итак,..
Сверточная нейронная сеть: пошаговая реализация в PyTorch
PyTorch — одна из самых популярных сред глубокого обучения.
Сверточные нейронные сети (CNN) сыграли ключевую роль в истории искусственного интеллекта (ИИ). Эти сети демонстрируют существенную производительность, используя эти сети в различных приложениях, включая классификацию объектов, объекты…
Создайте 3D-модель из одного 2D-изображения в PyTorch.
Как эффективно обучить модель глубокого обучения создавать 3D-объект из одного изображения RGB.
В последние годы глубокое обучение (DL) продемонстрировало выдающиеся возможности в решении задач с 2D-изображениями, таких как классификация изображений, обнаружение объектов, семантическая сегментация и т. Д. Не исключение, DL продемонстрировала огромные успехи в применении его к задачам трехмерной графики. В этом посте мы рассмотрим недавнюю попытку расширить DL до задачи Трехмерной..
Как создать инструмент поиска кода с помощью PyTorch Transformers и Annoy
Использование совместного встраивания текста и кода для поиска.
Вы когда-нибудь искали фрагмент кода в Google, потому что вам было лень писать его самостоятельно? Большинство из нас сделали! Тогда как насчет создания собственного инструмента поиска по коду с нуля? Это то, что мы постараемся сделать в этом проекте. Мы будем использовать параллельный набор вопросов StackOverflow и соответствующие образцы кода, чтобы построить систему, способную ранжировать существующие фрагменты..
