PyTorch

L’apprentissage profond a révolutionné notre approche des problèmes complexes tels que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et même l’analyse audio. Au cœur de nombreuses applications d’apprentissage profond se trouve PyTorch, un framework puissant et flexible qui permet aux développeurs et aux chercheurs de construire et d’entraîner des réseaux neuronaux de manière efficace. Si vous souhaitez acquérir une expérience pratique avec PyTorch et comprendre sa syntaxe dans des applications réelles, nous avons le cours parfait pour vous. Nous…

Introduction Dans les sciences des données, et en particulier dans le traitement du langage naturel, la synthèse de texte est depuis toujours un sujet d’intérêt intense. Si les méthodes de synthèse de texte existent depuis déjà une certaine période, les dernières années ont été marquées par d’importantes avancées dans le traitement du langage naturel et l’apprentissage profond. De nombreux articles sont publiés sur ce sujet par des géants d’Internet, comme le récent ChatGPT. Si beaucoup de travail est accompli sur…

Introduction Bonjour lecteurs, voici encore un post dans une série sur PyTorch que nous avons commencé. Ce post est destiné aux utilisateurs de PyTorch qui sont familiarisés avec les bases de PyTorch et qui aimeraient passer au niveau intermédiaire. Bien que nous avons couvert comment implémenter un classificateur de base dans un post précédent, dans ce post, nous discuterons de la manière de mettre en œuvre des fonctionnalités plus complexes de apprentissage profondes en utilisant PyTorch. Certains des objectifs de…

Le padding est un processus essentiel dans les réseaux de neurones convolutionnels. Bien que non obligatoire, il s’agit d’un processus souvent utilisé dans de nombreuses architectures de CNN de pointe. Dans cet article, nous allons explorer pourquoi et comment il est effectué. Le mécanisme de la convolution La convolution dans un contexte de traitement d’images ou de vision par ordinateur est un processus par lequel une image est « scanée » par un filtre afin d’être traité d’une certaine manière. Permettez-moi de…

Introduction Les méthodes d’interprétabilité des modèles ont acquis une importance croissante au fil des ans, en raison directe de l’augmentation de la complexité des modèles et de l’absence de transparence associée. L’interprétabilité des modèles est un sujet de recherche très chaud et un domaine clé des applications pratiques utilisant l’apprentissage automatique dans divers secteurs. Captum fournit aux universitaires et développeurs des techniques de pointe, telles que les Gradients Intégrés, qui facilitent l’identification des éléments contribuant à la sortie d’un modèle.…

Poursuivant ma série sur la construction de réseaux de neurones convolutionnels classiques qui ont révolutionné le domaine de la vision par ordinateur au cours des dernières décennies, nous construirons ici VGG, un réseau convolutionnel très profond, à partir de zéro en utilisant PyTorch. Vous pouvez consulter les articles précédents de la série sur mon profil, notamment LeNet5 et AlexNet. Comme avant, nous examinerons l’architecture et l’intuition derrière VGG et comment les résultats étaient à l’époque. Nous explorerons ensuite notre jeu…

Introduction Dans cet article, nous construirons l’une des premières architectures de réseaux neuronaux convolutionnels jamais introduites, la LeNet5. Nous construisons cette CNN de base en PyTorch et verrons également comment elle se comporte sur un jeu de données réel. Nous commencerons en examinant l’architecture de LeNet5. Nous chargerons ensuite et analyserons notre jeu de données, le MNIST, en utilisant la classe fournie par torchvision. En utilisant PyTorch, nous construirons notre LeNet5 de base et l’entraînerons sur nos données. Enfin, nous…

Introduction Cet article fait suite à une série sur la construction des plus populaires réseaux de neurones convolutionnels de base en PyTorch. Vous pouvez voir le précédent article ici, où nous avons construit LeNet5. Dans cet article, nous construirons AlexNet, l’une des avancées les plus cruciales des algorithmes de vision par ordinateur. Nous commencerons en examinant et en comprenant l’architecture d’AlexNet. Ensuite, nous plongerons directement dans le code en chargeant notre jeu de données, CIFAR-10, avant d’appliquer un certain nombre…

Introduction Les modèles profonds d’apprentissage automatique ont besoin de plus de puissance de calcul et de ressources de mémoire. La rapide formation des réseaux de neurones profonds a été réalisée grâce au développement de nouvelles techniques. Au lieu du format FP32 (nombres réels à précision complète), vous pouvez utiliser FP16 (nombres réels à précision半 complète), et les chercheurs ont découvert qu’utiliser les deux en même temps est une meilleure option. La précision mixte permet une formation à précision semi-complète tout…