Simple Transformers — Introducing The Easiest Way To Use BERT, RoBERTa, XLNet, and XLM
🔗 Simple Transformers — Introducing The Easiest Way To Use BERT, RoBERTa, XLNet, and XLM
Want to use Transformer models for NLP? Pages of code got you down? Not anymore. Start, train, and evaluate Transformers in 3 lines of…
🔗 Simple Transformers — Introducing The Easiest Way To Use BERT, RoBERTa, XLNet, and XLM
Want to use Transformer models for NLP? Pages of code got you down? Not anymore. Start, train, and evaluate Transformers in 3 lines of…
Medium
Simple Transformers — Introducing The Easiest Way To Use BERT, RoBERTa, XLNet, and XLM
Want to use Transformer models for NLP? Pages of code got you down? Not anymore. Start, train, and evaluate Transformers in 3 lines of…
Natural Language Understanding with SVM’s
🔗 Natural Language Understanding with SVM’s
Our most powerful way of communicating is also our most complicated one. Without any visual information, only fluctuations of air pressure…
🔗 Natural Language Understanding with SVM’s
Our most powerful way of communicating is also our most complicated one. Without any visual information, only fluctuations of air pressure…
Medium
Natural Language Understanding with SVM’s
Our most powerful way of communicating is also our most complicated one. Without any visual information, only fluctuations of air pressure…
The RAPIDS suite of software libraries gives you the freedom to execute end-to-end data science and analytics pipelines entirely on GPUs
https://github.com/rapidsai/cudf
notebooks repo:
https://github.com/rapidsai/notebooks-contrib
API docs
https://docs.rapids.ai/api/cudf/stable/
🔗 rapidsai/cudf
cuDF - GPU DataFrame Library. Contribute to rapidsai/cudf development by creating an account on GitHub.
https://github.com/rapidsai/cudf
notebooks repo:
https://github.com/rapidsai/notebooks-contrib
API docs
https://docs.rapids.ai/api/cudf/stable/
🔗 rapidsai/cudf
cuDF - GPU DataFrame Library. Contribute to rapidsai/cudf development by creating an account on GitHub.
GitHub
GitHub - rapidsai/cudf: cuDF - GPU DataFrame Library
cuDF - GPU DataFrame Library . Contribute to rapidsai/cudf development by creating an account on GitHub.
Using Artificial Neural Network for image classification
🔗 Using Artificial Neural Network for image classification
Python codes are available: https://github.com/JNYH/Project_Kojak
🔗 Using Artificial Neural Network for image classification
Python codes are available: https://github.com/JNYH/Project_Kojak
Medium
Using Artificial Neural Network for image classification
Python codes are available: https://github.com/JNYH/Project_Kojak
Tensorflow 2.0 — Create and Train a Vanilla CNN on Google Colab
🔗 Tensorflow 2.0 — Create and Train a Vanilla CNN on Google Colab
An Introduction to Colab and Tensorflow 2.0
🔗 Tensorflow 2.0 — Create and Train a Vanilla CNN on Google Colab
An Introduction to Colab and Tensorflow 2.0
Medium
Tensorflow 2.0 — Create and Train a Vanilla CNN on Google Colab
An Introduction to Colab and Tensorflow 2.0
🎥 Black Hat USA 2016 An AI Approach to Malware Similarity Analysis Mapping the Malware Genome
👁 1 раз ⏳ 1836 сек.
👁 1 раз ⏳ 1836 сек.
2016 An AI Approach to Malware Similarity Analysis Mapping the Malware Genome With a Deep Neural NetworkVk
Black Hat USA 2016 An AI Approach to Malware Similarity Analysis Mapping the Malware Genome
2016 An AI Approach to Malware Similarity Analysis Mapping the Malware Genome With a Deep Neural Network
Python vs R for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Data Science
🔗 Python vs R for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Data Science
Introduction Ah yes, the debate about which programming language, Python or R, is better for data science. In this series, I am…
🔗 Python vs R for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Data Science
Introduction Ah yes, the debate about which programming language, Python or R, is better for data science. In this series, I am…
Medium
Python vs R for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Data Science
Introduction Ah yes, the debate about which programming language, Python or R, is better for data science. In this series, I am…
Face Detection Using JavaScript API — face-api.js
🔗 Face Detection Using JavaScript API — face-api.js
In this article, we will learn about face detection (Age/Gender/Face Positions/Mood) using face-api.js and the nearby object detection…
🔗 Face Detection Using JavaScript API — face-api.js
In this article, we will learn about face detection (Age/Gender/Face Positions/Mood) using face-api.js and the nearby object detection…
Medium
Face Detection Using JavaScript API — face-api.js
In this article, we will learn about face detection (Age/Gender/Face Positions/Mood) using face-api.js and the nearby object detection…
8 Deep Learning / Computer Vision Bugs And How I Could Have Avoided Them
Link: https://medium.com/@arseny_info/8-deep-learning-computer-vision-bugs-and-how-i-could-have-avoided-them-d40b0e4b1da
🔗 8 Deep Learning / Computer Vision Bugs And How I Could Have Avoided Them
People are not perfect, we often make bugs in our software. Sometimes these bugs are easy to find: your code just doesn’t work at all…
Link: https://medium.com/@arseny_info/8-deep-learning-computer-vision-bugs-and-how-i-could-have-avoided-them-d40b0e4b1da
🔗 8 Deep Learning / Computer Vision Bugs And How I Could Have Avoided Them
People are not perfect, we often make bugs in our software. Sometimes these bugs are easy to find: your code just doesn’t work at all…
Medium
8 Deep Learning / Computer Vision Bugs And How I Could Have Avoided Them
People are not perfect, we often make bugs in our software. Sometimes these bugs are easy to find: your code just doesn’t work at all…
DeepFake своими руками [часть 1]
Не смотря на все прелести интернета, у него есть много минусов, и один из самых ужасных – это введения людей в заблуждение. Кликбейт, монтаж фотографий, ложные новости – все эти инструменты активно используются для обмана обычных пользователей в мировой сети, но в последние годы набирает обороты новый потенциально опасный инструмент, известный как DeepFake.
Меня данная технология заинтересовала недавно. Впервые о ней я узнал из доклада одного из спикеров на “AI Conference 2018”. Там демонстрировалось видео, в котором по аудиозаписи алгоритм сгенерировал видео с обращением Барака Обамы. Ссылка на подборку видео созданных с помощью этой технологии. Результаты меня сильно вдохновили, и мною было принято решение лучше разобраться с данной технологией, чтобы в будущем противодействовать ей. Для этого я решил написать DeepFake на языке C#. В итоге получил такой результат.
Приятного чтения!
🔗 DeepFake своими руками [часть 1]
Не смотря на все прелести интернета, у него есть много минусов, и один из самых ужасных – это введения людей в заблуждение. Кликбейт, монтаж фотографий, ложные н...
Не смотря на все прелести интернета, у него есть много минусов, и один из самых ужасных – это введения людей в заблуждение. Кликбейт, монтаж фотографий, ложные новости – все эти инструменты активно используются для обмана обычных пользователей в мировой сети, но в последние годы набирает обороты новый потенциально опасный инструмент, известный как DeepFake.
Меня данная технология заинтересовала недавно. Впервые о ней я узнал из доклада одного из спикеров на “AI Conference 2018”. Там демонстрировалось видео, в котором по аудиозаписи алгоритм сгенерировал видео с обращением Барака Обамы. Ссылка на подборку видео созданных с помощью этой технологии. Результаты меня сильно вдохновили, и мною было принято решение лучше разобраться с данной технологией, чтобы в будущем противодействовать ей. Для этого я решил написать DeepFake на языке C#. В итоге получил такой результат.
Приятного чтения!
🔗 DeepFake своими руками [часть 1]
Не смотря на все прелести интернета, у него есть много минусов, и один из самых ужасных – это введения людей в заблуждение. Кликбейт, монтаж фотографий, ложные н...
Хабр
DeepFake своими руками [часть 1]
Не смотря на все прелести интернета, у него есть много минусов, и один из самых ужасных – это введения людей в заблуждение. Кликбейт, монтаж фотографий, ложные новости – все эти инструменты активно...
🎥 Jeremy Howard: Deep Learning Frameworks - TensorFlow, PyTorch, fast.ai | AI Podcast Clips
👁 2 раз ⏳ 541 сек.
👁 2 раз ⏳ 541 сек.
This is a clip from a conversation with Jeremy Howard from Aug 2019. New full episodes every Mon & Thu and 1-2 new clips or a new non-podcast video on all other days. You can watch the full conversation here: https://www.youtube.com/watch?v=J6XcP4JOHmk
(more links below)
Podcast full episodes playlist:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLrAXtmErZgOdP_8GztsuKi9nrraNbKKp4
Podcasts clips playlist:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLrAXtmErZgOeciFP3CBCIEElOJeitOr41
Podcast website:
https://lexfridmaVk
Jeremy Howard: Deep Learning Frameworks - TensorFlow, PyTorch, fast.ai | AI Podcast Clips
This is a clip from a conversation with Jeremy Howard from Aug 2019. New full episodes every Mon & Thu and 1-2 new clips or a new non-podcast video on all other days. You can watch the full conversation here: https://www.youtube.com/watch?v=J6XcP4JOHmk
(more…
(more…
DeepMind: What if solving one problem could unlock solutions to thousands more?
https://deepmind.com/blog/article/Causal_Bayesian_Networks
🔗 DeepMind: What if solving one problem could unlock solutions to thousands more?
We research and build safe AI systems that learn how to solve problems and advance scientific discovery for all. Explore our work: deepmind.com/research
https://deepmind.com/blog/article/Causal_Bayesian_Networks
🔗 DeepMind: What if solving one problem could unlock solutions to thousands more?
We research and build safe AI systems that learn how to solve problems and advance scientific discovery for all. Explore our work: deepmind.com/research
Deepmind
Causal Bayesian Networks: A flexible tool to enable fairer machine learning
Decisions based on machine learning (ML) are potentially advantageous over human decisions, as they do not suffer from the same subjectivity, and can be more accurate and easier to analyse. At the same time, data used to train ML systems often contain human…
Композитор с долгой кратковременной памятью
Автоматическое сочинение музыки
Почти сразу после того, как я научился программированию, мне хотелось создать ПО, способное сочинять музыку.
Я в течение нескольких лет предпринимал примитивные попытки автоматического сочинения музыки для Visions of Chaos. В основном при этом использовались простые математические формулы или генетические мутации случайных последовательностей нот. Добившись недавно скромного успеха в изучении и применении TensorFlow и нейронных сетей для поиска клеточных автоматов, я решил попробовать использовать нейронные сети для создания музыки.
Как это работает
Композитор обучает нейросеть с долгой кратковременной памятью (Long short-term memory, LSTM). LSTM-сети хорошо подходят для предсказания того, «что встретится дальше» в последовательностях данных. Подробнее о LSTM можно прочитать здесь.
LSTM-сеть получает различные последовательности нот (в данном случае это одноканальные файлы midi). После достаточного обучения она получает возможность создавать музыку, схожую с обучающими материалами.
🔗 Композитор с долгой кратковременной памятью
Автоматическое сочинение музыки Почти сразу после того, как я научился программированию, мне хотелось создать ПО, способное сочинять музыку. Я в течение нескол...
Автоматическое сочинение музыки
Почти сразу после того, как я научился программированию, мне хотелось создать ПО, способное сочинять музыку.
Я в течение нескольких лет предпринимал примитивные попытки автоматического сочинения музыки для Visions of Chaos. В основном при этом использовались простые математические формулы или генетические мутации случайных последовательностей нот. Добившись недавно скромного успеха в изучении и применении TensorFlow и нейронных сетей для поиска клеточных автоматов, я решил попробовать использовать нейронные сети для создания музыки.
Как это работает
Композитор обучает нейросеть с долгой кратковременной памятью (Long short-term memory, LSTM). LSTM-сети хорошо подходят для предсказания того, «что встретится дальше» в последовательностях данных. Подробнее о LSTM можно прочитать здесь.
LSTM-сеть получает различные последовательности нот (в данном случае это одноканальные файлы midi). После достаточного обучения она получает возможность создавать музыку, схожую с обучающими материалами.
🔗 Композитор с долгой кратковременной памятью
Автоматическое сочинение музыки Почти сразу после того, как я научился программированию, мне хотелось создать ПО, способное сочинять музыку. Я в течение нескол...
Хабр
Композитор с долгой кратковременной памятью
Автоматическое сочинение музыки Почти сразу после того, как я научился программированию, мне хотелось создать ПО, способное сочинять музыку. Я в течение нескольких лет предпринимал примитивные...
When ethics aren’t enough: Clinical trials under and misreporting and the cancer of distrust
🔗 When ethics aren’t enough: Clinical trials under and misreporting and the cancer of distrust
Ben Goldacre is an alumnus of Oxford college, holds a medical degree and an advanced degree in philosophy, and is a certified physician…
🔗 When ethics aren’t enough: Clinical trials under and misreporting and the cancer of distrust
Ben Goldacre is an alumnus of Oxford college, holds a medical degree and an advanced degree in philosophy, and is a certified physician…
Medium
When ethics aren’t enough: Clinical trials under and misreporting and the cancer of distrust
Ben Goldacre is an alumnus of Oxford college, holds a medical degree and an advanced degree in philosophy, and is a certified physician…
AdaptIS – new instance segmentation method from my Samsung AI Center colleagues.
github.com/saic-vul/adaptis
arxiv.org/abs/1909.07829
🔗 saic-vul/adaptis
[ICCV19] AdaptIS: Adaptive Instance Selection Network - saic-vul/adaptis
github.com/saic-vul/adaptis
arxiv.org/abs/1909.07829
🔗 saic-vul/adaptis
[ICCV19] AdaptIS: Adaptive Instance Selection Network - saic-vul/adaptis
GitHub
GitHub - saic-vul/adaptis: [ICCV19] AdaptIS: Adaptive Instance Selection Network, https://arxiv.org/abs/1909.07829
[ICCV19] AdaptIS: Adaptive Instance Selection Network, https://arxiv.org/abs/1909.07829 - GitHub - saic-vul/adaptis: [ICCV19] AdaptIS: Adaptive Instance Selection Network, https://arxiv.org/abs/190...
«Когда я слышу про распознавание образов, я никогда не спрашиваю, хорошие там алгоритмы или плохие. Я спрашиваю только, отличают ли они мотоцикл от трактора».
Особенности национального распознавания образов: http://amp.gs/AsHP
🔗 Особенности национального распознавания образов
«Когда я слышу про распознавание образов, я никогда не спрашиваю, хорошие там алгоритмы или плохие. Я спрашиваю только, отличают ли они мотоцикл от трактора.» ©...
Особенности национального распознавания образов: http://amp.gs/AsHP
🔗 Особенности национального распознавания образов
«Когда я слышу про распознавание образов, я никогда не спрашиваю, хорошие там алгоритмы или плохие. Я спрашиваю только, отличают ли они мотоцикл от трактора.» ©...
Хабр
Особенности национального распознавания образов
«Когда я слышу про распознавание образов, я никогда не спрашиваю, хорошие там алгоритмы или плохие. Я спрашиваю только, отличают ли они мотоцикл от трактора.» ©...
Технологические соревнования Радиофест-2019
Дорогие друзья, мы рады сообщить, что в конце октября состоится Радиофест-2019 — технологические соревнования по радиотехнике. Все официальные нормативные документы, регламент с описанием конкурсных заданий и заявка на участие доступны на сайте тут, здесь же, на просторах Хабра, хочется поговорить о сути соревнований, для чего мы все это затеяли, какие цели мы перед собой ставим и получить первые отзывы сообщества для того, что бы сделать грядущий и последующие Радиофесты лучше.
🔗 Технологические соревнования Радиофест-2019
Дорогие друзья, мы рады сообщить, что в конце октября состоится Радиофест-2019 — технологические соревнования по радиотехнике. Все официальные нормативные докуме...
Дорогие друзья, мы рады сообщить, что в конце октября состоится Радиофест-2019 — технологические соревнования по радиотехнике. Все официальные нормативные документы, регламент с описанием конкурсных заданий и заявка на участие доступны на сайте тут, здесь же, на просторах Хабра, хочется поговорить о сути соревнований, для чего мы все это затеяли, какие цели мы перед собой ставим и получить первые отзывы сообщества для того, что бы сделать грядущий и последующие Радиофесты лучше.
🔗 Технологические соревнования Радиофест-2019
Дорогие друзья, мы рады сообщить, что в конце октября состоится Радиофест-2019 — технологические соревнования по радиотехнике. Все официальные нормативные докуме...
Хабр
Технологические соревнования Радиофест-2019
Дорогие друзья, мы рады сообщить, что в конце октября состоится Радиофест-2019 — технологические соревнования по радиотехнике. Все официальные нормативные документы, регламент с описанием конкурсных...
🎥 Training Convnet - Deep Learning and Neural Networks with Python and Pytorch p.6
👁 1 раз ⏳ 2516 сек.
👁 1 раз ⏳ 2516 сек.
Welcome to part 6 of the deep learning with Python and Pytorch tutorials. Leading up to this tutorial, we've covered how to make a basic neural network, and now we're going to cover how to make a slightly more complex neural network: The convolutional neural network, or Convnet/CNN.
Text-based tutorials and sample code: https://pythonprogramming.net/convnet-model-deep-learning-neural-network-pytorch/
Linode Cloud GPUs $20 credit: https://linode.com/sentdex
Channel membership: https://www.youtube.com/chanVk
Training Convnet - Deep Learning and Neural Networks with Python and Pytorch p.6
Welcome to part 6 of the deep learning with Python and Pytorch tutorials. Leading up to this tutorial, we've covered how to make a basic neural network, and now we're going to cover how to make a slightly more complex neural network: The convolutional neural…
Awesome Machine Learning
A curated list of awesome machine learning frameworks, libraries and software (by language).
https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning
https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/books.md
🔗 josephmisiti/awesome-machine-learning
A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software. - josephmisiti/awesome-machine-learning
A curated list of awesome machine learning frameworks, libraries and software (by language).
https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning
https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/books.md
🔗 josephmisiti/awesome-machine-learning
A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software. - josephmisiti/awesome-machine-learning
GitHub
GitHub - josephmisiti/awesome-machine-learning: A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software.
A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software. - josephmisiti/awesome-machine-learning