Publikációk a témában 'deep-learning'
CodeFormer / Robusztus vak arc helyreállítása Codebook Lookup Transformerrel
Lickety Split felülvizsgálata
arXiv:2206.11253
Probléma : A jelenlegi GAN korábbi alapú BFR-modellek alacsony hűségű eredményeket biztosítanak erősen leromlott képeken.
Megoldás : • Ismerje meg az előzményeket egy kis, diszkrét kódkönyvterületen • Alkalmazza a Transformert a kódolt arcvonások kódkönyvbe való leképezéséhez
Ezután a munka fő gondolata az, hogy jobb robusztusságot biztosítson a súlyosan leromlott arcoknak, mint a jelenlegi GAN-alapú modellek (mint például..
Legfrissebb kutatás a véleménybányászatról, 8. rész (gépi tanulás)
Multimodális megközelítés a videovélemények finomszemcsés véleménybányászatához (arXiv)
Szerző: Edison Marrese-Taylor , Cristian Rodriguez-Opazo , Jorge A. Balazs , Stephen Gould , Yutaka Matsuo
Absztrakt : : Annak ellenére, hogy a közelmúltban fejlődött az írásos ismertetők véleménybányászata, kevés munka foglalkozott a problémával más értékelési forrásokon. A probléma fényében multimodális megközelítést javasolunk a videókritikákból származó finomszemcsés vélemények..
Pix2Pix
Ez a cikk elmagyarázza a feltételes GAN-okkal való képről képre fordításról szóló népszerű tanulmány alapvető mechanizmusait, a Pix2Pixet, az alábbi hivatkozás a cikkre:
Képről képre fordítás feltételes ellenséges hálózatokkal A feltételes ellenséges hálózatokat vizsgáljuk, mint általános célú megoldást a képről képre fordítási problémákra… arxiv .org
Cikkvázlat
I. Bevezetés
II. Kettős célú funkció ellenféllel és L1 veszteséggel..
Gyakorlati útmutató a DQN-hez
A DQN Tensorflow.js megvalósítása a megerősítési tanulásban
„Gyakorold, amit tudsz, és segít tisztázni, amit most nem tudsz” Rembrandt
Áttekintés
A Mnih és munkatársai által javasolt Deep Q-Network. A [2015] számos mélyen megerősítő tanulási algoritmus kiindulópontja és építési pontja. A felszíni egyszerűsége ellenére azonban néhány kihívást jelent a megvalósítás során, illetve a problémák megoldása során.
Ez a cikk a "Tensorflow.js"-t fogja használni megvalósítási..
Gépi tanulási modellek futtatása Android-eszközökön – 9. probléma
Ebben a számban megvitatjuk, hogyan lehet gépi tanulási modelleket helyileg futtatni Android mobileszközökön. Meg fogjuk vizsgálni:
Miért érdekes az eszközön történő gépi tanulás? Android-alkalmazások készítése a Jetpack Compose segítségével Hogyan építsünk és tanítsunk egyszerű neurális hálózatot a Tensorflow segítségével A modell konvertálása Tensorflow lite formátumba, amely erőforrás-korlátozott eszközökön (mikrovezérlők, mikroprocesszorok) való futtatásra optimalizált Hogyan..
Változatos automatikus kódolók viselkedése 1. rész (gépi tanulás)
Ok-okozati ismétlődő variációs autoencoder az orvosi idősorok generálásához (arXiv)
Szerző: Hongming Li , Shujian Yu , Jose Principe
Absztrakt: Javasoljuk az ok-okozati ismétlődő variációs autoencodert (CR-VAE), egy új generatív modellt, amely képes megtanulni egy Granger oksági gráfot egy többváltozós x idősorból, és beépíti a mögöttes oksági mechanizmust az adatgenerálási folyamatába. A klasszikus visszatérő VAE-ktől eltérően a CR-VAE-nk egy többfejes dekódert használ, amelyben a..
THOT (az ottani hipotézis)
Gondolat nyelve – Visszatért!
A mesterséges intelligencia kezdete, az 1950-es évek óta nagyjából két megközelítés létezik:
Szimbolikus Connectionista
Az 1970-es években a két tábort, némileg mutánsan, a Scruffies és a Neats névre keresztelték.¹
Új anyagok
A rádiógomb ellenőrzött eseményének használata a jQueryben
Ebben a cikkben látni fogjuk, hogyan kell dolgozni a jquery választógombbal ellenőrzött eseményeivel. A választógombok HTML gombok, amelyek segítenek kiválasztani egyetlen értéket egy csoportból...
Körkörös függőségek megoldása terraformban adatforrásokkal – lépésről lépésre
Mi az a körkörös függőségek
Dolgozzunk egy egyszerű eseten, amikor az SQS-sor és az S3-vödör közötti körkörös függőség problémája van egy egymástól függő címkeérték miatt.
provider..
Miért érdemes elkezdeni a kódolást 2023-ban?
01100011 01101111 01100100 01100101 — beep boop beep boop
Világunk folyamatosan fejlődik a technológia körül, és naponta fejlesztenek új technológiákat a valós problémák megoldására. Amint..
🎙 Random Noise #2 – Örökbefogadás és hit
az analitika íratlan világának gondozása
Szeretné, hogy ezek a frissítések a postaládájába kerüljenek? Iratkozzon fel itt .
"Ha önvezető autókat gyártanak, akkor mi miért ne..
A legrosszabb politika és prediktív modellek májátültetésre jelöltek számára az Egyesült Államokban
A máj (vagy óangolul lifer) az emberi test legnehezebb belső szervére utal, amely csendesen működik a nap 24 órájában.
Mit csinál a máj? 500 feladatot hajt végre a szervezet egészségének..
5 webhely, amely 2022-ben fejleszti front-end fejlesztői készségeit
Frontendmentor.io
A tényleges projektek létrehozásával a Frontendmentor.io segítséget nyújt a front-end kódolási képességeinek fejlesztésében. A kódolást azután kezdheti meg, hogy..
Mikor kell használni a Type-t az interfészhez képest a TypeScriptben?
A TypeScript a JavaScript gépelt szuperkészlete, amely statikus gépelést ad a nyelvhez. Ez megkönnyíti a robusztus és karbantartható kód írását azáltal, hogy a hibákat a fordítási időben..