​SpeechBrain
A PyTorch-based Speech Toolkit

Video, by Mirco Ravanelli : https://youtube.com/watch?v=XETiKbN9ojE

: https://speechbrain.github.io

#speechbrain #NLP #DeepLearning

🔗 The SpeechBrain Project
SpeechBrain is an open-source and all-in-one speech toolkit relying on PyTorch. The goal is to create a single, flexible, and user-friendly toolkit that can be used to easily develop state-of-the-art speech technologies

​Deploying a Deep Learning Model using Facebook Messenger with Rasa

🔗 Deploying a Deep Learning Model using Facebook Messenger with Rasa
According to the old saying, if all you have is a hammer then everything looks like a nail. The corollary of this saying is that a hammer…

#book #python

Всем привет! Сегодня мы знакомим вас с книгой "Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка" (авторы — Брайан Макмахан, Делип Рао, год издания — 2020).

Ссылка на скачивание в нашем Telegram-канале:

Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) — крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP.

Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.

В этой книге
• Вычислительные графы и парадигма обучения с учителем.
• Основы оптимизированной библиотеки PyTorch для работы с тензорами.
• Обзор традиционных понятий и методов NLP.
• Упреждающие нейронные сети (многослойный перцептрон и другие).
• Улучшение RNN при помощи долгой краткосрочной памяти (LSTM) и управляемых рекуррентных блоков
• Предсказание и модели преобразования последовательностей.
• Паттерны проектирования NLP-систем, используемых в продакшене.

📝 Макмахан Б., Рао Д. - Знакомство с PyTorch (Бестселлеры O’Reilly) - 2020.pdf - 💾6 563 868

​Network Deconvolution

https://github.com/deconvolutionpaper/deconvolution

Paper: https://openreview.net/forum?id=rkeu30EtvS

🔗 deconvolutionpaper/deconvolution
Contribute to deconvolutionpaper/deconvolution development by creating an account on GitHub.

Нейронные сети
#Нейросети

#video

🎥 Нейронные сети Лекция 1
👁 1152 раз ⏳ 4808 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 2
👁 103 раз ⏳ 4875 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 3
👁 54 раз ⏳ 3035 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 4
👁 59 раз ⏳ 4726 сек.


🎥 Нейронные сети Лекция 5
👁 65 раз ⏳ 4730 сек.
Сети с обратными связями. Сети Кохонена и Гроссберга, Хопфилда. Instar и Outstar. Устойчивость (Ляпунов) для сетей Хопфилда.

🎥 Нейронные сети Лекция 6
👁 90 раз ⏳ 3174 сек.

​How to share research data on Kaggle

🔗 How to share research data on Kaggle
Are you looking for an easy way to share your research data? In this video, Dr. Rachael Tatman walks you through how to use Kaggle Datasets to share your data and highlights some features the Kaggle team has added specifically to help researchers! SUBSCRIBE: https://www.youtube.com/c/kaggle?sub_confirmation=1&utm_medium=youtube&utm_source=channel&utm_campaign=yt-sub About Kaggle: Kaggle is the world's largest community of data scientists. Join us to compete, collaborate, learn, and do your data science

​Я создал свой собственный дипфейк за две недели и $552
Создавая это видео, я научился многому

Технология дипфейков использует глубокие нейронные сети для убедительной замены на видео одного лица другим. У этой технологии есть очевидный потенциал для злонамеренного использования, и она становится всё более распространённой. По поводу социальных и политических последствий этого тренда было написано уже много хороших статей.

И это не одна из них. Вместо этого я сам поближе ознакомлюсь с этой технологией: как работает ПО для дипфейков? Насколько сложно их создавать, и насколько хорошими получаются результаты?

Я решил, что лучше всего ответить на эти вопросы, создав собственное дипфейк-видео. Редакция выделила мне сколько дней на то, чтобы поиграться с ПО и $1000 на оплату облачных вычислений. Через пару недель я получил результат, представленный на видео в начале статьи. Начал я с видео Марка Цукерберга, выступающего перед конгрессом, и заменил его лицо на лейтенант-командера Дейту (Брента Спайнера) из фильма «Звёздный путь: следующее поколение». Всего было потрачено $552.

🔗 Я создал свой собственный дипфейк за две недели и $552
Создавая это видео, я научился многому Технология дипфейков использует глубокие нейронные сети для убедительной замены на видео одного лица другим. У этой техн...

🎥 Untitled
👁 1 раз ⏳ 1886 сек.

​Учёные автоматизируют исследования поведения животных, чтобы декодировать работу мозга
Машинное обучение и глубокие нейросети способны распознать и анализировать «язык поведения» животных способами, находящимися за пределами человеческих возможностей

Для отслеживания движений животных в природной среде учёные всё чаще обращаются к методам машинного обучения (МО). На этом видео алгоритм DeepPoseKit отслеживает движение и ориентацию пустынной саранчи в замкнутом пространстве, чтобы снабдить исследователей данными по совместному поведению насекомых.

В попытках понять, что происходит в головах у животных, отправляли нейробиологов по неожиданным путям: от подглядывания непосредственно в живой мозг до управления нейронами при помощи световых вспышек, создания сложных устройств и виртуальных окружений.

В 2013 году это привело нейробиолога Боба Датту вместе с коллегами из Гарвардской медицинской школы в супермаркет Best Buy, находящийся на той же улице, что и их лаборатория.

🔗 Учёные автоматизируют исследования поведения животных, чтобы декодировать работу мозга
Машинное обучение и глубокие нейросети способны распознать и анализировать «язык поведения» животных способами, находящимися за пределами человеческих возможност...

​The Design of AI-Based Products: 13 Things to Consider

🔗 The Design of AI-Based Products: 13 Things to Consider
Once the problem has been researched and defined, a design team can start working on testable prototypes. There are 13 things that need…

​Restoring ancient text using deep learning: a case study on Greek epigraphy"
https://arxiv.org/abs/1910.06262
Code: https://github.com/sommerschield/ancient-text-restoration/
#ArtificialIntelligence #DeepLearning #NeuralNetworks

🔗 sommerschield/ancient-text-restoration
Restoring ancient text using deep learning: a case study on Greek epigraphy. - sommerschield/ancient-text-restoration

​Подюорка книг Practical Data Science

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

📝 Practical_Data_Science.pdf - 💾7 977 463

📝 Practical_Data_Science_Cookbook_2nd_Edition.zip - 💾13 379 790

📝 Seppe vanden Broucke, Bart Baesens - Practical Web Scraping for Data Science_ Best Practices and Examples with Python (2018,.. - 💾5 026 646

📝 Data_Science_with_Java_Practical_Methods_for_Scientists_and_Engineers.zip - 💾10 559 555

​WikiMatrix: Mining 135M Parallel Sentences in 1620 Language Pairs from Wikipedia

https://github.com/liusongxiang/StarGAN-Voice-Conversion

AdaGAN: Adaptive GAN for Many-to-Many Non-Parallel Voice Conversion

https://openreview.net/forum?id=HJlk-eHFwH

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🔗 liusongxiang/StarGAN-Voice-Conversion
This is a pytorch implementation of the paper: StarGAN-VC: Non-parallel many-to-many voice conversion with star generative adversarial networks - liusongxiang/StarGAN-Voice-Conversion

​Common Machine Learning Programming Errors in Python

🔗 Common Machine Learning Programming Errors in Python
Common Python Errors in Machine Learning

​Google AI for breast cancer detection beats Doctors.

🔗 Google AI for breast cancer detection beats Doctors.
The AI developed by Google detects breast cancer with higher accuracy