PyTorch

Глубокое обучение революционизировало способ подхода к сложным проблемам, таким как распознавание изображений, обработка естественного языка, и даже аудиоанализ. В основе многих приложений глубокого обучения лежит PyTorch, мощный и гибкий фреймворк, который позволяет разработчикам и исследователям эффективно создавать и обучать нейронные сети. Если вы хотите получить практический опыт работы с PyTorch и понять его синтаксис в реальных приложениях, у нас есть отличный курс для вас. Мы только что опубликовали курс на YouTube-канале freeCodeCamp.org, который научит вас всему о PyTorch и его…

Введение В data science, а особенно в прикладной自然语言处理 (Natural Language Processing), обобщение (summarization) является темой интенсивного интереса и всегда был в центре внимания.尽管文本摘要方法已经存在了一段时间，但近年来在自然语言处理和深度学习方面看到了重大发展。在主题上，大型互联网公司，如最近的ChatGPT，发表了许多关于此主题的论文。尽管在这个研究课题上做了大量工作，但关于人工智能驱动的摘要的实践实现却很少有文字记载。解析宽泛的陈述的困难是有效摘要的一个障碍。 摘要新闻文章和财务利润报告是两回事。在处理长度或主题 matter（技术，体育，金融，旅游等）不同的文本特征时，摘要变成了具有挑战性的数据科学任务。在深入了解应用概述之前，必须在摘要理论方面做一些基础工作。 Выдержка Процесс экстрактивного обобщения заключается в выборе наиболее реlevantных предложений из статьи и систематическом их организации. Предложения, составляющие обобщение, взяты следующими словами из исходного материала. Системы экстрактивного обобщения, как мы их знаем сейчас, вращаются around три фундаментальные операции: Строительство промежуточного представления входного текста Представление по теме и представление индикатора являются примерами методов, основанных на представлениях.…

Введение Здравствуйте, читатели! Это еще один пост из серии, которую мы делаем о PyTorch. Этот пост направлен на пользователей PyTorch, которые знакомы с базовыми аспектами PyTorch и хотят продолжить до уровня intermediate. хотя мы уже рассмотрели, как реализовать базовый классификатор в предыдущем посте, в этом посте мы будем讨论, как реализовать более сложные функции глубокого обучения с использованием PyTorch. Some of the objectives of this posts are to make you understand. What is the difference between PyTorch classes like nn.Module, nn.Functional,…

Выравнивание является необходимым процессом в сверточных нейронных сетях. хотя это и не обязательно, этот процесс часто используется во многих передовых архитектурах сверточных нейронных сетей. В этой статье мы посмотрим, почему и как это делается. Механизм Сверточного Обработки Сверточное обработка в контексте обработки изображений/компьютерного зрения является процессом, в котором изображение “сканируется” фильтром для его обработки каким-то образом. Подробнее описать эту процедуру. Компьютеру изображение представляет собой просто массив числовых типов (числа, либо целые или float), эти числовые типы называются пикселями. indeed, HD-изображение…

Введение Методы интерпретации моделей в последние годы приобрели возрастающее значение в связи с ростом сложности моделей и связанной с этим непрозрачностью. понимание моделей является актуальной темой исследования и одним из основных направлений практических приложений, использующих машинное обучение во многих отраслях. Captum обеспечивает ученым и разработчикам передовые техники, такие как Integrated Gradients, которые позволяют легко идентифицировать элементы, вносящие вклад в выход модели. Captum упрощает использование PyTorch моделей для создания методов интерпретируемости. Упрощая идентификацию многих элементов, вносящих вклад в выход модели, Captum…

Продолжая мою серию статей о создании классических конｖｏｌｕｔｉｏｎａｌных нейронных сетей, которые революционизировали сферу компьютерного зрения за последние 1-2 десятилетия, в следующей части мы создадим VGG, очень глубокую конｖｏｌｕｔｉｏｎａльную нейронную сеть, с нуля, используя PyTorch. Вы можете увидеть предыдущие статьи в этой серии на моем профиле, в основном LeNet5 и AlexNet. Как и ранее, мы рассмотрим архитектуру и интуициюза VGG и результаты, которые были в то время. Затем мы исследуем нашу выборку данных CIFAR100 и загрузим ее в нашу программу с…

Введение В этой статье мы создадим одну из первых сверточных нейронных сетей (LeNet5). Мы строим эту CNN с нуля в PyTorch и также проверим, как она работает с реальными данными. Мы начнем с исследования архитектуры LeNet5. Затем мы загрузим и анализируем нашу базу данных MNIST, используя предоставленный класс из модуля torchvision. Utilizing PyTorch, мы строим нашу LeNet5 с нуля и обучаем ее на наших данных. Наконец, мы увидим, как модель выполняет свои функции на не известных тестовых данных. Преrequisites Знания…

Введение Эта статья продолжает цикл работ по созданию наиболее популярных конволюционных нейронных сетей с нуля в PyTorch. Предыдущая статья здесь, в которой мы построили LeNet5. В этой статье мы создадим AlexNet, одну из наиболее важных инновационных алгоритмов в компьютерном зрении. Мы начнем с исследования и понимания архитектуры AlexNet. Затем мы сразу же войдем в код, загрузим нашу базу данных, CIFAR-10, и проведем некоторую предварительную обработку данных. Затем мы создадим нашу AlexNet с нуля с использованием PyTorch и обучим ее на…

Введение Более крупные модели глубокогоARN требуют большей вычислительной мощи и ресурсов памяти. Быстреее обучение глубоких нейронных сетей было достигнуто за счет развития новых техник. Вместо FP32 (формата вещественных чисел с полной точностью), вы можете использовать FP16 (формат вещественных чисел с полуточностью), и исследователи обнаружили, что их сочетание является лучшим вариантом. Смешанной точности позволяет тренироваться с полуточностью, при этом сохраняя большую часть точности сети с полной точностью. термин “смешанная точность” указывает на то, что эта стратегия использует и полную, и полуточную…