Επαναλάβετε την τράπεζα Pelicula στο Bitcoin

Εάν η Deep Learning είναι το ιερό grail και τα δεδομένα είναι ο φύλακας της πύλης, η μεταφορά μάθησης είναι το κλειδί.

Με την εκμάθηση μεταφοράς, μπορούμε να πάρουμε ένα προπαρασκευασμένο μοντέλο, το οποίο εκπαιδεύτηκε σε ένα μεγάλο διαθέσιμο σύνολο δεδομένων εκπαιδευμένο σε μια εντελώς διαφορετική εργασία, με την ίδια είσοδο αλλά διαφορετική έξοδο. Στη συνέχεια, προσπαθήστε να βρείτε επίπεδα που εξάγουν επαναχρησιμοποιήσιμα χαρακτηριστικά. Χρησιμοποιούμε την έξοδο αυτού του επιπέδου ως δυνατότητες εισαγωγής για να εκπαιδεύσουμε ένα πολύ μικρότερο δίκτυο που απαιτεί μικρότερο αριθμό παραμέτρων. Αυτό το μικρότερο δίκτυο χρειάζεται μόνο να μάθει τις σχέσεις για το συγκεκριμένο πρόβλημά σας έχοντας ήδη μάθει για μοτίβα στα δεδομένα από το προκαθορισμένο μοντέλο.

Μείωση δεδομένων λόγω της μεταφοράς μάθησης

Με αυτόν τον τρόπο ένα μοντέλο εκπαιδεύτηκε να ανίχνευση Οι γάτες μπορούν να επαναχρησιμοποιηθούν για την αναπαραγωγή του έργου του Van Gogh. Ένα άλλο σημαντικό πλεονέκτημα της χρήσης της μάθησης μεταφοράς είναι πόσο καλά γενικεύεται το μοντέλο. Τα μεγαλύτερα μοντέλα τείνουν να υπερβάλλουν δηλαδή μοντελοποίηση των δεδομένων περισσότερο από το υποκείμενο φαινόμενο των δεδομένων και δεν λειτουργούν καλά όταν τα δοκιμάζετε σε δεδομένα που δεν εμφανίζονται. Δεδομένου ότι η εκμάθηση μεταφοράς επιτρέπει στο μοντέλο να βλέπει καλύτερα διαφορετικούς τύπους δεδομένων που βασίζονται στους κανόνες της μάθησης του κόσμου.

Σκεφτείτε το overfitting ως απομνημόνευση σε αντίθεση με τη μάθηση.

Δορυφορικά Νέα - ΤΕΥΧΟΣ 129

Ας υποθέσουμε ότι θέλετε να τερματίσετε τη συζήτηση για το μπλε και το μαύρο έναντι του λευκού και του χρυσού. Ξεκινάτε να συλλέγετε εικόνες από επαληθευμένα μπλε μαύρα φορέματα και λευκά χρυσά φορέματα. Για να φτιάξετε ένα ακριβές μοντέλο από μόνο σας, όπως αυτό που αναφέρθηκε παραπάνω με παραμέτρους M!! Έτσι, δίνετε μια εκμάθηση μεταφοράς. Υπολογίζοντας τον αριθμό των παραμέτρων που απαιτούνται για την εκπαίδευση αυτού του προβλήματος χρησιμοποιώντας τη μεταφορά εκμάθησης:. Βλέπουμε μείωση του αριθμού των παραμέτρων από 1.

Γι 'αυτό θα πρέπει να συλλέγουμε λιγότερες από εκατό εικόνες φορέματα. Εάν ο ανυπόμονος και ανυπομονώ να μάθετε το πραγματικό χρώμα του φορέματος, μετακινηθείτε προς τα κάτω και δείτε πώς να φτιάξετε μόνοι σας το μοντέλο για τα φορέματα.

Βοηθήστε μας με τις μεταφράσεις.

Δεδομένου ότι έχουμε μόνο 8 προτάσεις με ετικέτες προτάσεις που έχουν συναίσθημα που σχετίζονται με αυτές , προκατασκευάζουμε πρώτα το μοντέλο για να προβλέψουμε απλώς το πλαίσιο. Για να λύσουμε αυτό το πρόβλημα θα χρησιμοποιήσουμε τη μεταφορά μάθησης, πρώτα εκπαιδεύοντας ένα μοντέλο σε 62 προτάσεις. Στη συνέχεια, χρησιμοποιούμε ένα μέρος του πρώτου μοντέλου και εκπαιδεύουμε έναν ταξινομητή συναισθημάτων πάνω από αυτό. Θα εκπαιδεύσουμε ένα δίχτυ για να διαμορφώσουμε τη σχέση μεταξύ λέξεων.


  • Πλάτων. Κάθετη αναζήτηση. Ολα συμπεριλαμβάνονται..
  • Πώς να χρησιμοποιήσετε τη βαθιά μάθηση όταν έχετε περιορισμένα δεδομένα.
  • BTC σε EUR Live Kurs.

Περνάμε μια λέξη που βρίσκεται σε μια πρόταση και προσπαθούμε να προβλέψουμε τις λέξεις που εμφανίζονται στην ίδια πρόταση. Θα εκπαιδεύσουμε αυτό το γράφημα έτσι ώστε οι λέξεις που εμφανίζονται σε παρόμοιο περιβάλλον να έχουν παρόμοιες διανυσματικές αναπαραστάσεις. Θα προεπεξεργαστούμε αυτές τις προτάσεις αφαιρώντας τις λέξεις διακοπής και τις συμβολίζουμε.

Δορυφορικά Νέα - ΤΕΥΧΟΣ

Περνάμε μία λέξη κάθε φορά και προσπαθούμε να ελαχιστοποιήσουμε την απόσταση του δικού του διανύσματος με τις γύρω λέξεις και να αυξήσουμε την απόσταση σε μερικές τυχαίες λέξεις που δεν βρίσκονται στο περιβάλλον της. Τώρα θα προσπαθήσουμε να προβλέψουμε το συναίσθημα μιας πρότασης. Δεδομένου ότι το προηγούμενο μοντέλο έχει ήδη μάθει διανύσματα για όλες τις λέξεις και τα διανύσματα έχουν ιδιότητα αριθμητικής αναπαράστασης του πλαισίου της λέξης, αυτό θα κάνει την πρόβλεψη του αισθήματος ευκολότερη. Αντί να χρησιμοποιείτε τις προτάσεις απευθείας, ορίζουμε το διάνυσμα της πρότασης στο μέσο όρο όλων των λέξεις στην πραγματικότητα, θα χρησιμοποιούσαμε κάτι σαν LSTM.


  1. Πιστοποιημένος Bitcoin Επαγγελματικός οδηγός μελέτης PDF!
  2. Όλη η σελίδα.
  3. Δείτε τι μπορεί να πάθετε όταν κάνετε “κρακ” στον αυχένα..
  4. Το διάνυσμα προτάσεων θα περάσει ως είσοδος και η έξοδος θα έχει βαθμολογία θετικής ή αρνητικής. Θα χρησιμοποιήσουμε ένα κρυφό στρώμα στο μεταξύ και θα εκπαιδεύσουμε το μοντέλο στις προτάσεις μας με ετικέτα. Για να δείτε ολόκληρο το παράδειγμα και τον έλεγχο κώδικα εδώ:. Βελτίωση εικόνας , Μεταφορά στυλ , Ανίχνευση αντικειμένων , Ανίχνευση καρκίνου του δέρματος.

    Zero Shot Μετάφραση , Ταξινόμηση συναισθημάτων. Παρόλο που χρειάζονται λιγότερα δεδομένα για τη δημιουργία ενός μοντέλου, απαιτείται πολύ περισσότερη εμπειρία για να λειτουργήσει. Αν κοιτάξετε το παραπάνω παράδειγμα, μετρήστε απλώς τον αριθμό των παραμέτρων των κωδικοποιημένων κωδικών και φανταστείτε ότι πρέπει να παίξετε μαζί τους μέχρι να λειτουργήσει το μοντέλο. Αυτό καθιστά δύσκολη την πραγματική χρήση της μάθησης μεταφοράς.

    Η εύρεση ενός επιστήμονα δεδομένων είναι δύσκολη. Η εξεύρεση ατόμων που καταλαβαίνουν ποιος είναι επιστήμονας δεδομένων, είναι εξίσου δύσκολο. Έχοντας βιώσει προσωπικά αυτά τα προβλήματα, προσπαθήσαμε να τα επιλύσουμε δημιουργώντας μια εύχρηστη υπηρεσία Deep Learning βασισμένη στο cloud που χρησιμοποιεί Transfer Learning. Περιέχει ένα σύνολο προ-εκπαιδευμένα μοντέλα που έχουν εκπαιδευτεί σε εκατομμύρια παραμέτρους. Ανεβάζετε τα δικά σας δεδομένα ή πραγματοποιείτε αναζήτηση στον ιστό για δεδομένα , επιλέγει το καλύτερο μοντέλο που θα χρησιμοποιηθεί για την εργασία σας, δημιουργεί ένα νέο NanoNet πάνω από το υπάρχον προκαθορισμένο μοντέλο και ταιριάζει στο NanoNet στα δεδομένα σας.

    Με ένα κλικ ψάχνουμε στον Ιστό και δημιουργούμε ένα μοντέλο μπορείτε επίσης να ανεβάσετε τις δικές σας εικόνες. Λύστε το μυστήριο του μπλε έναντι του χρυσού φορέματος Μόλις το μοντέλο είναι έτοιμο, σας δίνουμε μια εύχρηστη διεπαφή ιστού για να ανεβάσετε μια δοκιμαστική εικόνα καθώς και ένα γλωσσικό αγνωστικό API.

    Ενημέρωση: Προστέθηκε περισσότερο υλικό ανάγνωσης που καλύπτει διαφορετικές προσεγγίσεις που χρησιμοποιούνται για την αντιμετώπιση περιορισμένων δεδομένων όσον αφορά τη βαθιά μάθηση. Ασύρματοι, εξαιρετικά λεπτοί και χωρίς μπαταρίες αισθητήρες πίεσης που είναι 10 φορές πιο ευαίσθητοι. Η κυβέρνηση της Τουρκίας σκέφτεται να εισαγάγει νέους κανονισμούς μετά την κατάρρευση δύο ανταλλαγών κρυπτογράφησης. Απάντησε σε ένα μιμίδιο που μοιράστηκε ο Billhuang που ρώτησε: «Τι γίνεται αν σας έλεγα ότι η Tesla θα γίνει η μεγαλύτερη εταιρεία AI στον κόσμο;» Ο Elon σημείωσε ότι η Tesla θα μπορούσε να γίνει μία από τις μεγαλύτερες, αλλά επίσης είπε ότι μια εταιρεία της οποίας το όνομά του με το Schmoogle είναι πολύ μπροστά μπροστά αυτή τη στιγμή.

    Αν και η Google μπορεί να είναι πολύ μπροστά, ο Tesla σίγουρα μεταμορφώνεται σε κάτι διαφορετικό από την αυτοκινητοβιομηχανία που ξεκίνησε το Σίγουρα ένα από τα μεγαλύτερα.

    Τέλος στο trading κρυπτονομισμάτων μέσω Εθνικής Τράπεζας ποιά είναι η Λύση?

    Μια εταιρεία της οποίας το όνομά του μοιάζει με το Shmoogle είναι πολύ μπροστά. Η Google, η οποία έχει δημιουργήσει DeepMind και AlphaGo, έχει δείξει εντυπωσιακές επιδείξεις της τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικές και θεωρητικές καταστάσεις, Benzinga επεσήμανε. Αυτό το άρθρο επεσήμανε επίσης ότι η Waymo, η οποία εργάζεται σε αυτόνομα οχήματα, είναι θυγατρική της Google.

    Αυτό πρέπει να ληφθεί υπόψη απλώς και μόνο επειδή ο Elon επισημαίνει ότι η Google είναι γενικά στην πρώτη θέση - δεν ακολουθεί την Google με την ίδια έννοια που έχουν ακολουθήσει και άλλες αυτοκινητοβιομηχανίες και επικριτές. Δείχνει σε τι επικεντρώνεται το μυαλό του και ο ίδιος ο Tesla αντικατοπτρίζει αυτό. Κατά τη διάρκεια της πρώτης κλήσης για κέρδη της Tesla για αυτό το έτος, ο Elon επεσήμανε ότι η Tesla έχει δει μια «πραγματική αλλαγή» στον τρόπο με τον οποίο οι πελάτες αντιλαμβάνονται τα ηλεκτρικά οχήματα και σημείωσε ότι η ζήτηση της Tesla είναι η καλύτερη που έχει δει ποτέ.

    Ωστόσο, ο Tesla δεν θα μπορούσε να φτάσει εκεί που ήταν χωρίς να φοράει πολλά άλλα καπέλα εκτός από αυτό της «αυτοκινητοβιομηχανίας». Ο Tesla βρίσκεται στο επίκεντρο των συζητήσεων σχετικά με αυτόνομα οχήματα τα τελευταία χρόνια, καθώς ο Elon ήταν πολύ διαφανής σχετικά με τους στόχους του και τον Tesla από αυτή την άποψη. Το Full Self Driving Beta συνεχίζει να σημειώνει μεγάλη πρόοδο. Και πραγματικά, για να το λύσουμε, βασικά πρέπει να λύσουμε ένα πολύ σημαντικό μέρος της τεχνητής νοημοσύνης, συγκεκριμένα της τεχνητής νοημοσύνης στον πραγματικό κόσμο. Και αυτό το είδος AI, το νευρικό δίχτυ, πρέπει να συμπιεστεί σε έναν αρκετά μικρό υπολογιστή, έναν πολύ αποδοτικό υπολογιστή που είχε σχεδιαστεί, αλλά παρ 'όλα αυτά, ένας μικρός υπολογιστής που χρησιμοποιεί την τάξη των 70 ή 80 watt.

    Αυτό είναι λοιπόν ένα πολύ πιο δύσκολο πρόβλημα από ό, τι εάν ήσουν εσείς, ας πούμε, 10, υπολογιστές σε δωμάτιο διακομιστή ή κάτι τέτοιο. Και αυτό - νομίζω ότι με την εξάλειψη του ραντάρ, τελικά θα απαλλαγούμε από ένα από τα τελευταία δεκανίκια. Το Ραντάρ ήταν πραγματικά - αντισταθμίζει ορισμένα από τα μειονεκτήματα της όρασης, αλλά αυτό δεν είναι καλό.

    Τι μπορεί να μαγειρευτεί από καλαμάρια: γρήγορα και νόστιμο

    Χρειάζεστε μόνο όραμα για να εργαστείτε. Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι με μια καθαρή λύση όρασης, μπορούμε να φτιάξουμε ένα αυτοκίνητο που είναι δραματικά ασφαλέστερο από το μέσο άτομο. Λοιπόν - αλλά είναι ένα δύσκολο πρόβλημα, επειδή στην πραγματικότητα επιλύουμε κάτι πολύ θεμελιώδες για την τεχνητή νοημοσύνη, όπου βασικά πρέπει να λύσουμε την πραγματική όραση AI.

    Έτσι - και το κλειδί για την επίλυση αυτού του προβλήματος έχει επίσης ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων. Έτσι, έχοντας μόλις πάνω από 1 εκατομμύριο αυτοκίνητα στο δρόμο που συλλέγουν δεδομένα από σπάνιες καταστάσεις σε γωνιακές περιπτώσεις - κάτι σαν τόσα πολλά περίεργα πράγματα στον κόσμο, όπως ένα φορτηγό που μεταφέρει ένα φορτηγό ή ένα αυτοκίνητο με - ένα παράδειγμα είναι σαν αυτοκίνητο ως πραγματικό παράδειγμα, ένα αυτοκίνητο με καγιάκ στην οροφή όπου το καγιάκ έχει λίγο βάρος να κρέμεται από το μπροστινό μέρος του καγιάκ μπροστά από το αυτοκίνητο και - αλλά όμως το αυτοκίνητο πρέπει να το αγνοήσει αυτό και να κοιτάξει απλώς στο δρόμο.

    Λοιπόν, είναι πραγματικά πολύ δύσκολο, αλλά είμαι πολύ σίγουρος ότι θα το κάνουμε αυτό ». Σχετική ιστορία: Ο Έλον έχει αφήσει συμβουλές για το πραγματικό AI - Εδώ είναι αυτό που θα μπορούσε να σημαίνει. Η βασική αποστολή της Tesla είναι να επιταχύνει τη μετάβαση του κόσμου στην αειφορία και το κάνει τόσο από πλευράς ενέργειας όσο και από πλευράς αυτοκινήτων. Στην περίπτωση της αυτοκινητοβιομηχανίας, η Tesla θέλει να δημιουργήσει κάτι περισσότερο από ένα ηλεκτρικό όχημα - επίσης κάτι μοναδικό και που θα λατρέψουν οι πελάτες της.

    Η Tesla επικεντρώνεται στην ασφάλεια και στην πρόληψη όσο το δυνατόν περισσότερων ατυχημάτων. Παρά τα πρόσφατα πρωτοσέλιδα που δεν ήταν μόνο εντυπωσιακά αλλά διαδόθηκαν παραπληροφόρηση σχετικά με ατυχήματα, τα οχήματα της Tesla έχουν ένα αστρικό ιστορικό ασφάλειας και το Autopilot έχει σώσει αμέτρητες ζωές.

    Top-Rated Images

    Ωστόσο, υπάρχει πάντα μια καλύτερη λύση, η οποία φέρνει στο επίκεντρο το έργο της Tesla στην τεχνητή νοημοσύνη. Η επίλυση του πραγματικού οράματος της τεχνητής νοημοσύνης είναι κάτι στο οποίο η Tesla εργάζεται εδώ και λίγο και ο Elon επεσήμανε ότι το κλειδί για αυτό είναι να έχει ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων. Εξετάζει επίσης λεπτομέρειες για το πώς λειτουργεί το όραμα της AI.

    Ο Elon ανέφερε τις πολλαπλές κάμερες και την υπεράνθρωπη ταχύτητα επεξεργασίας και σημείωσε ότι ο Tesla μπορεί να κάνει ένα αυτοκίνητο που είναι πολύ πιο ασφαλές από το μέσο άτομο.