Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
CS 198-126: Ders 22 - Çok Modlu Öğrenme
CS 198-126: Ders 22 - Çok Modlu Öğrenme
Çok modlu öğrenme, nesneleri metin, resim, video veya ses gibi farklı şekillerde temsil ederken, aynı nesne olduklarını kabul etmeyi içerir. Dersler, çeşitli veri kümelerini yakalamada ve dağıtım kayması problemini çözmede çok modlu öğrenmenin önemini açıklar. Video, benzer görüntü-alt yazı çiftleri için gömmeler oluşturmak üzere metin ve görüntü kodlayıcıları kullanan, Karşıt Dilde Görüntü Ön Eğitim yöntemi olan CLIP'e odaklanır. Gömmeler, sınıflandırma, robotik, metinden görüntüye oluşturma ve 3D görüş için kullanılabilir. Konuşmacı, CLIP latentlerinin evrenselliğinin temsili öğrenmenin önemini ve makine öğrenimindeki yararlılığını gösterdiğini vurgular. CLIP yöntemi, çok modlu öğrenme alanının gelişmesine yol açmıştır.
Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 1
Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 1
"Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 1" videosu, kitaplığın temellerini ve pratik uygulamalarını açıklayan derin düzey bir eğitim ihtiyacını ele alarak TensorFlow ile ilgili öğreticiyi tanıtıyor. Ders, derin öğrenme perspektifinden TensorFlow kullanılarak modellerin nasıl oluşturulacağını ve yapılandırılacağını kapsar. Öğretici ayrıca, alt grafikleri çalıştırarak verimli hesaplama seçenekleri sağlayan düğümler, kenarlar ve oturumlarla nasıl çalışılacağı da dahil olmak üzere, hesaplamalı bir grafik modelini görselleştirmek için TensorBoard'da kullanılan araçları kapsar. Öğretim görevlisi, modelleri dağıtma yeteneği sağlarken CPU, GPU, Android veya iOS üzerinde çalışma yeteneği ile özel modeller oluşturmak ve kaynakları verimli bir şekilde yönetmek için TensorFlow'u sıfırdan öğrenmeyi önerir.
Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 2
Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 2
Derin Öğrenme Araştırması için TensorFlow konulu ders, temel işlemler, tensör türleri, yer tutucular ve yavaş yükleme gibi çok çeşitli konuları kapsar. Yürütülmekte olan grafiği görselleştirmek için TensorBoard kullanmanın önemi vurgulanır ve rastgele karıştırma, rastgele kırpma, TF.dot multinomial ve rastgele gama işlevi dahil olmak üzere TensorFlow API'sinin çeşitli işlevleri tartışılır. Video ayrıca farklı veri türleri için 0'lık tanımlama, değişkenleri başlatma, bunlara değer atama ve TensorFlow etkileşimli oturumu kullanmanın yararlarını da kapsar. Son olarak, TensorFlow'da yer tutucuların kullanımı ayrıntılı olarak ele alınmış ve tanımsız şekillere sahip yer tutucular kullanılırken karşılaşılabilecek olası sorunlar tartışılmıştır.
Konuşmacı ayrıca birden fazla veri noktasının nasıl besleneceği ve ücretsiz diktelerin nasıl kullanılacağı da dahil olmak üzere TensorFlow'da yer tutucuların kullanımını tartışıyor. Ders daha sonra, döngülerde aynı işlemin birden çok düğümünün neden olduğu grafiğin şişmesini önlemek için hesaplamanın çalışma zamanına kadar ertelendiği tembel yüklemeye geçer. Değişken tanımları ve bilgi işlem işlevleri için işlem nesnelerinin tanımını hesaplama ve yapılandırma kodundan ayırmak, TensorFlow'da işlevleri çağırmayla ilgili sorunları önlemeye yardımcı olur. Konuşmacı ayrıca optimize edicinin çapraz entropiyi nasıl en aza indirdiğini ve TensorFlow kodunu verimli bir şekilde yapılandırmak için özellikleri kullanırken ağırlıkları ve önyargıları nasıl güncellediğini de ele alıyor.
Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 3
Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 3
Derin öğrenme araştırması için TensorFlow hakkındaki üçüncü ders, MNIST veri setini kullanan doğrusal regresyon ve lojistik regresyonu kapsar. Öğretim görevlisi, girdi verileri için yer tutucular oluşturarak, ağırlıklar ve yanlılık için eğitilebilir değişkenleri başlatarak, tahminlerde bulunarak, kaybı hesaplayarak ve optimize ediciyi belirli bir öğrenme hızıyla gradyan iniş olarak tanımlayarak TensorFlow'da bir doğrusal regresyon modelinin nasıl eğitileceğini gösterir. Ders ayrıca mini toplu stokastik gradyan inişini ve değişkenlerin şeklini hatırlamanın önemini açıklar. Modelin doğruluğu, TF argmax fonksiyonundan elde edilen maksimum değerin indeksi ile hedef değişken y'nin karşılaştırılması, TF azaltma toplamı ve TF kayan nokta kullanılarak doğru tahmin sayısının hesaplanması ve toplam test sayısına bölünmesiyle hesaplanır. örnekler. Son olarak öğretim görevlisi, bu modelin güçlü olarak kabul edilmediğini ve daha yüksek doğruluk sağlayan evrişimli katmanlar gibi daha sağlam modeller olduğunu belirtiyor.
Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 4
Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 4
TensorFlow for Deep Learning Research serisinin 4. Dersinde, konuşmacı, derin öğrenmeye dayalı doğal dil işlemede kelime gömmelerini derinlemesine araştırıyor. Ders, NLP problemleri için kelime gömmelerini öğrenme kavramını açıklar ve sinir ağlarında kelimeleri sayısal vektörler olarak temsil etme sürecini açıklar. Ders, yapay zeka tabanlı CBOW ve atlama gramları kullanarak kelime vektörleri üretmenin farklı yöntemlerini ve negatif örnekleme ve NCE kullanarak softmax'ta hesaplama karmaşıklığı sorununu ele almayı tartışıyor. Ayrıca öğretim görevlisi, değişkenleri TensorFlow'a yerleştirme sürecini ve yüksek boyutlu kelime vektörlerini indirgenmiş boyutlarda görselleştirmek için t-SNE'yi kullanma sürecini vurgular. Son olarak, ders, işlenen kavramların bir özeti ve kelime modelleri oluşturmaya odaklanacak bir sonraki ders hakkında bir özet ile sona erer.
Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 5_1
Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 5_1
TensorFlow for Deep Learning Research serisinin beşinci dersi, derin öğrenme deneylerinin etkili bir şekilde nasıl yönetileceği, TensorFlow'da otomatik farklılaştırmanın önemi ve eğitim modellerinin ve değişkenlerin kaydedilmesi süreci dahil olmak üzere çeşitli konuları kapsar. Konuşmacı, otomatik farklılaştırmanın TensorFlow gibi derin öğrenme çerçevelerinde sağlandığını ve kullanıcıların gradyanlarla uğraşmadan modellerini kodlamasını kolaylaştırdığını açıklıyor. Degradeleri manuel olarak hesaplamak zorunlu olmasa da, basit işlevler ve ağlar için bunları hesaplamak yine de yararlıdır. Alt sınıflar ve gerekli yer tutucular ve besleme teknikleri ile adlandırılmış bir varlık tanıma modelinin oluşturulması, ayrıca TensorFlow'da değişkenlerin kaydedilmesi ve geri yüklenmesi ve farklı oturumlar ve makinelerde modelleri kaydetme süreci de ele alınmaktadır.
Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 5_2
Derin Öğrenme Araştırması için Tensorflow - Ders 5_2
Eğitim videosu, verilerin TensorBoard'da görselleştirilmesine izin veren TF özet işlemlerinin uygulanmasını tartışır. Öğretici, üç tür özet işlemi kapsar - TF.summary.scalar, TF.summary.histogram ve TF.summary.image - ve bunların nasıl tek bir dosyada birleştirilip FileWriter sınıfını kullanarak bir olay dosyasına yazılacağını açıklar. Öğretim görevlisi, TensorBoard'da grafiği görselleştirmek için ad kapsamlarının nasıl kullanılacağını gösterir ve ayrı dosyalara özet yazmak için bir test yazarı ve eğitimli bir yazar tanımlar. Kişinin modelinin performansını daha iyi anlamak için TensorBoard'un görselleştirme özelliklerinden yararlanmanın önemini vurguluyorlar. Genel olarak, TensorBoard, eğitim ilerlemesini izlemek için çok önemli bir araçtır ve operasyonlar eklemek ve bunları birleştirmek için API basittir.
Hesaplamalı Bir Grafik Olarak Geri Yayılımın Arkasındaki Sezgi
Hesaplamalı Bir Grafik Olarak Geri Yayılımın Arkasındaki Sezgi
Hesaplamalı bir grafik olarak geriye yayılımın arkasındaki sezgi bu videoda açıklanmaktadır. Konuşmacı, girdileri çıktılara eşleyen ampirik işlevi tahmin etmek için bir vekil işlevin nasıl kullanıldığını ve amacın kayıp işlevini en aza indiren parametreleri bulmak olduğunu tartışır. Geri yayılım, grafiğin geriye doğru geçişi yoluyla her bir parametreye göre kayıp fonksiyonunun gradyanının hesaplanmasına izin verir. Grafikteki her kapı için yerel gradyanlar hesaplanır ve bunlar, her girişe göre nihai çıktının gradyanını hesaplamak için kullanılabilir. Konuşmacı ayrıca, dallanma ve vektörleştirilmiş işlemler için gradyanların nasıl ele alınacağını ve türevleri hesaplarken boyutluluğun doğru çalışmasını nasıl sağlayacağını açıklar.
Bilgisayarla Görü için derin öğrenmeyi üretkenleştirme
Bilgisayarla Görü için derin öğrenmeyi üretkenleştirme
Jumio'nun CTO'su ve Baş Bilim İnsanı Lavash Patel, şirketlerinin çevrimiçi güven oluşturmak ve kimlik belgelerinin gerçekliğini doğrulamak için yapay zeka ve kimlik uzmanlarının bir karışımını nasıl kullandığını tartışıyor. Kimlik doğrulama süreci, kimliklerin ve alt türlerin çeşitliliği ve okunamayan görüntülerin düzeltilmesi ve reddedilmesi ihtiyacı nedeniyle zorludur. Doğruluğu korumak için, yapay zeka modellerinin sorunları tespit ettiği ve bir insanın sonuçlar üzerinde bir akıl sağlığı kontrolü yaptığı döngüde insan yaklaşımı benimsenir. Patel ayrıca, Jumio'nun yeni alt türlere uyum sağlayan ve kendini yeniden eğiterek geliştiren hibrit bir aktif öğrenme algoritması kullanarak derin öğrenmeyi nasıl verimli hale getirdiğini tartışıyor. Ek olarak, makine öğrenimi amacıyla hassas verilerle uğraşırken yüz tanımada ve PCI uyumluluğunu sürdürmede temiz verilerin önemini vurguluyor.
Gail Weiss: Transformers Gibi Düşünmek
Gail Weiss: Transformers Gibi Düşünmek
Gail Weiss, bu videoda dönüştürücü kodlayıcı kavramını tartışıyor ve dizileri işleme ve vektörlere kodlama yeteneklerini açıklıyor. Weiss, trafo kodlayıcıların güçlü yanlarını ve sınırlamalarını araştıran birkaç çalışmayı vurgular ve trafo kodlayıcıların yeteneklerini temsil etmek için kısıtlı erişim dizisi işleme dili (RASP) adı verilen bir programlama dili sunar. Tersini ve çevir seçiciyi hesaplamak için dizi operatörlerinin ve kitaplık işlevlerinin kullanımına girmeden önce, çok başlı dikkati, seçim modellerini ve belirli koşullar altında softmax'ın zorluklarını tartışıyor. Weiss, bir dönüştürücü için en uygun programın oluşturulmasına ilişkin içgörü ve Evrensel ve Sandviç Dönüştürücülerden elde edilen içgörüleri sağlar ve nihai olarak seçili yüklem ve ikili ve üçüncü sıra ilişkilerini tartışır.
Ayrıca, transformatör modellerinde daha yüksek düzeyde dikkat kullanmanın potansiyel yararları ve sakıncalarının yanı sıra, katmanlar boyunca bilginin korunmasında artık bağlantıların öneminden de bahsediyor. Ayrıca, RASP modelinden sapan çok derin transformatörlerle ilgili potansiyel sorunları tartışıyor ve bilgideki bulanıklığın üstesinden gelmek için daha uzun gömmelerin kullanılmasını öneriyor.