JR
Говорит либы у тебя нет
Size: a a a
2020 June 23
EZ
без использования библиотек же 🤷♂️
Ну первое open problem, второе даже с нуля пару дней наверное, если не оптимизировать код то часы
D
попробовал его завести как gpt-2, хрен там
https://colab.research.google.com/drive/1AQqjVRNbt637-PVK3tSWFOVpyqddZwcS?usp=sharing
ЧЯДНТ?
https://colab.research.google.com/drive/1AQqjVRNbt637-PVK3tSWFOVpyqddZwcS?usp=sharing
ЧЯДНТ?
D•
#митап #бесплатно #computervision
Дорогие коллеги, приглашаем вас на онлайн-митап для специалистов Computer Vision!
Митап пройдет в эту пятницу, 26 июня. В программе два доклада:
Александр Петюшко из Huawei расскажет о применении состязательного обучения к исследованию устойчивости нейросетей в реальном мире:
- Нейросети и состязательные атаки.
- Методы генерации состязательных примеров.
- Методы повышения устойчивости.
Кирилл Овчинников из МТС выступит с докладом об особенностях переноса моделей в проекте «Фитнес» на оконечные устройства:
- Краткий обзор текущих платформ, выбор шорт-листа.
- Причины перехода на оконечные устройства.
- Особенности переноса на Coral, Movidius, Jetson, Android+ARM.
Митап бесплатный, регистрация обязательна.
Встреча пройдет в zoom.
Дорогие коллеги, приглашаем вас на онлайн-митап для специалистов Computer Vision!
Митап пройдет в эту пятницу, 26 июня. В программе два доклада:
Александр Петюшко из Huawei расскажет о применении состязательного обучения к исследованию устойчивости нейросетей в реальном мире:
- Нейросети и состязательные атаки.
- Методы генерации состязательных примеров.
- Методы повышения устойчивости.
Кирилл Овчинников из МТС выступит с докладом об особенностях переноса моделей в проекте «Фитнес» на оконечные устройства:
- Краткий обзор текущих платформ, выбор шорт-листа.
- Причины перехода на оконечные устройства.
- Особенности переноса на Coral, Movidius, Jetson, Android+ARM.
Митап бесплатный, регистрация обязательна.
Встреча пройдет в zoom.
S
Доброго вечера. Хотелось бы попросить совета по разработке OCR, способного работать быстрее и качественнее "коробочного" Tesseract для русского языка. Занимаюсь распознаванием PDF-документов и время ожидания по 10-20 секунд на страницу выглядит очень неприятно.
S
На вход системы подаются отдельные фрагменты страницы с ячейками таблиц уже после обнаружения регионов интереса.
2020 June 25
I
может кто напомнить как в sklearn вот такую схему изобразить, если я использую RandomForestClassifier?
АМ
может кто напомнить как в sklearn вот такую схему изобразить, если я использую RandomForestClassifier?
СВ
Переслано от Сергей Васильев...
ребят, как мне прогнать х через сверточный уровень на скрине без фита? Хочу посмотреть своими глазами что оно делает с математической стороны.
DH
Переслано от Сергей Васильев
ребят, как мне прогнать х через сверточный уровень на скрине без фита? Хочу посмотреть своими глазами что оно делает с математической стороны.
гуглите оператор собеля, так станет понятнее как оно работает.
А в данном случае оно каждый "пиксель или точку" перемножнит на коефициент(вес) и проссумирует все в результирующий "пиксель".
Я не думаю что это много прояснит.
Если инетресно но я советую курс от Andrew NG, Convolutional(часть Deep Learning Specialization), там он рассказывает как они работают на низком уровне.
А в данном случае оно каждый "пиксель или точку" перемножнит на коефициент(вес) и проссумирует все в результирующий "пиксель".
Я не думаю что это много прояснит.
Если инетресно но я советую курс от Andrew NG, Convolutional(часть Deep Learning Specialization), там он рассказывает как они работают на низком уровне.
СВ
гуглите оператор собеля, так станет понятнее как оно работает.
А в данном случае оно каждый "пиксель или точку" перемножнит на коефициент(вес) и проссумирует все в результирующий "пиксель".
Я не думаю что это много прояснит.
Если инетресно но я советую курс от Andrew NG, Convolutional(часть Deep Learning Specialization), там он рассказывает как они работают на низком уровне.
А в данном случае оно каждый "пиксель или точку" перемножнит на коефициент(вес) и проссумирует все в результирующий "пиксель".
Я не думаю что это много прояснит.
Если инетресно но я советую курс от Andrew NG, Convolutional(часть Deep Learning Specialization), там он рассказывает как они работают на низком уровне.
Вроде как Conv1D не с изображениями работает
СВ
DD
Вроде как Conv1D не с изображениями работает
С последовательными данными
DD
Типо ЭКГ или звук...
СВ
С последовательными данными
вот и я о том же.
СВ
Мне просто хочется подать массивчик на один слой без активации и посмотреть выход слоя
DH
Вроде как Conv1D не с изображениями работает
Да, тут ошибся в формулировке
DH
Так если функция активации не указана, то ее и не должно быть
СВ
Да, тут ошибся в формулировке
как?