분류 전체보기 썸네일형 리스트형 huggingface set Getting started with our git and git-lfs interface If you need to create a repo from the command line (skip if you created a repo from the website) $pip install huggingface_hub #You already have it if you installed transformers or datasets $huggingface-cli login #Log in using a token from huggingface.co/settings/tokens #Create a model or dataset repo from the CLI if needed $huggingface-cli repo .. 더보기 deep learning https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-021-00444-8 Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions - Journal of Big Data In the last few years, the deep learning (DL) computing paradigm has been deemed the Gold Standard in the machine learning (ML) community. Moreover, it has gradually become the most widely used comput.. 더보기 AlexNet vs SNN torch /w MNist dataset mnist 를 alexNet으로 돌려본 적 있는데 colab기본 cpu에서도 엄청 오래걸렸었다. 거의 50분에서 한시간? 근데 SNN_torch로 돌려보니 엄청 빠르다. 정확도도 비슷하거나 더 높고 내가 돌려본 AlexNet코드 mnist: https://github.com/imsumin018/daily-code-snippet/blob/main/AlexNet_Mnist_final_01.ipynb 내가 돌려본 SNNtorch 코드 : https://github.com/imsumin018/daily-code-snippet/blob/main/StudySNN_withMNIST_tutorial_5_neuromorphic_datasets.ipynb https://snntorch.readthedocs.io/en/la.. 더보기 MIT deeplearning class https://bit.ly/deeplearning-syllabus MIT Intro to Deep Learning Syllabus 2023 MIT Introduction to Deep Learning Instructors: Alexander Amini, Ava Amini, Sadhana Lolla Program Information Summary Prerequisites Schedule Lectures Labs, Final Projects, Grading, and Prizes Software labs Project Proposal Presentation Project Proposal Grad docs.google.com https://www.youtube.com/watch?v=QDX-1M5Nj7s&lis.. 더보기 감정 분석 심층 신경망을 사용하여 사용자가 제공한 영화 리뷰의 감정 분류에 대해 설명합니다. LSTM(장단기 기억)과 CNN(컨볼루션 신경망)은 감정 분석에 사용되는 두 가지 인기 있는 심층 신경망입니다. 감정 분석은 5만 개의 영화 리뷰로 구성된 인터넷 영화 데이터 세트(IMDb)를 통해 수행됩니다. CNN과 LSTM 아키텍처는 개별적으로 사용되며 나중에 CNN-LSTM 아키텍처를 조합하여 사용됩니다. LSTM 아키텍처가 CNN 및 CNN-LSTM 아키텍처에 비해 성능이 뛰어난 각 아키텍처에 대해 정확도 및 손실 측정 지표가 표시됩니다. GRU, CNN, LSTM 및 CNN-LSTM 아키텍처의 정확도는 각각 53%, 85%, 87%, 85%입니다. 손실 함수에는 Adam 최적화 프로그램과 이진 교차 엔트로피가 사.. 더보기 global vectors https://nlp.stanford.edu/projects/glove/ GloVe: Global Vectors for Word Representation GloVe is an unsupervised learning algorithm for obtaining vector representations for words. Training is performed on aggregated global word-word co-occurrence statistics from a corpus, and the resulting representations showcase interesting linear substruct nlp.stanford.edu https://www.kaggle.com/datasets/incor.. 더보기 dbscan https://zephyrus1111.tistory.com/356 30. DBSCAN에 대해서 알아보자 with Python 이번 포스팅에서는 클러스터링 알고리즘 중 하나인 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)에 대해서 알아보고자 한다. - 목차 - 1. DBSCAN이란 무엇인가? 2. DBSCAN 알고리즘 3. DBSCAN 장단 zephyrus1111.tistory.com 내 데이터로는 컬러링이 잘 안된다.... 더보기 ML-c01 / CNN 전이학습 후 인식을 위한 모델 최적화 자동차 회사는 자율주행차에 컴퓨터 비전을 사용합니다. 이 회사는 컨볼루션 신경망(CNN)의 전이 학습을 사용하여 물체 감지 모델을 성공적으로 훈련했습니다. 회사는 Amazon SageMaker SDK를 통해 PyTorch를 사용하여 모델을 교육했습니다. 차량에는 제한된 하드웨어 및 컴퓨팅 성능이 있습니다. 회사는 정확도를 크게 떨어뜨리지 않고 메모리, 배터리 및 하드웨어 소비를 줄이기 위해 모델을 최적화하려고 합니다. 모델의 계산 효율성을 향상시키는 솔루션은 무엇입니까? A. Amazon CloudWatch 지표를 사용하여 SageMaker 훈련 가중치, 기울기, 편향 및 활성화 출력에 대한 가시성을 확보하십시오. 학습 정보를 기반으로 필터 순위를 계산합니다. 가지치기를 적용하여 순위가 낮은 필터를 제거.. 더보기 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 103 다음
