Wszystko

Najnowsze

Archiwum

zboinek
zboinek
  • 5
#programowanie #python #machinelearning

Mirki, zacznę od was bo nie wiem gdzie dalej się udać. Mam następujący problem.
Chciał bym wydajnie przerabiać zdjęcia na macierze. Robię sobie trochę kaggli ale w każdym mam dokładnie ten sam problem. Ładowanie dużych Data Setów zajmuje dużo czasu.
Zaimplementowałem multiprocessing - bardzo naiwnie bo nie bardzo się na tym znam, niby jest szybciej ale to nadal dużo poniżej możliwości mojego serwera. Dysk
zboinek - #programowanie #python #machinelearning Mirki, zacznę od was bo nie wiem...

źródło: comment_1595257108OFkIo0jBDZR8zYoFTiyu4x.jpg

Pobierz
  • 17
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
zboinek
zboinek
  • 2
@vornikor: Właśnie natknąłem się na taką oto funkcje- pic rel. Nowa implementacja w tensorflow. Widać jest dokładnie tak jak myślę czyli to ładowanie jest zrealizowane zupełnie inaczej. Tutaj odczyt z dysku jest żaden, czas trwania koło 2s, co znaczy, że wcale nie tworzy tego od razu i trzyma w ramie tylko zacznie mielić dopiero jak będzie na to czas. Batch_size duży ale to tylko dla testu czy może czasami nie
zboinek - @vornikor: Właśnie natknąłem się na taką oto funkcje- pic rel. Nowa impleme...

źródło: comment_15952860963WEcAQTYjli2ffKDDj8Q6V.jpg

Pobierz
  • Odpowiedz
nilfheimsan
nilfheimsan
  • 0
mamy tu jakichs magikow #machinelearning ?
ktos mi podpowie dlaczego dal jednego konca sieci (materialoutput) wsyzstko ładnie idzie do bledu 1% a dla drugiego wyjscia (operationoutput) mam ciagle blad ponad 100%?
gdzie jest blad?
* pierwszy raz robie siec z dwoma koncami

#python #uczeniemaszynowe #ai #sztucznainteligencja
nilfheimsan - mamy tu jakichs magikow #machinelearning ? ktos mi podpowie dlaczego d...

źródło: comment_1594974938MNzqMmqlVnbiUHSkpsYil1.jpg

Pobierz
  • 6
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
nilfheimsan
nilfheimsan
  • 0
@keczub_: @Poczmistrz_z_Tczewa: wyglada chyba na to ze architektura jest ok bo wlasnie znalazlem w danych wejsciowych pojedyncza linijke ktora ma nierealne liczby. wlasnie to poprawiam i chyba zadziala

nauczka na przyszlosc zawsze sprawdzaj dane wejsciowe (sprawdzilem ale na oko, a nie skryptem, a w 3000 linijek sie zachowal pojedynczy przypadek)
  • Odpowiedz
mprzemo
mprzemo
  • 1
Jest jakaś możliwość obliczenia właściwie to uproszczenia wyniku poniższej całki :

from sympy import *
x = Symbol('x')
f = Function
f = 1 / (exp(x) + exp(-x))
  • 2
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Sinity
Sinity
  • 3
#wybory #aidungeon #ai #machinelearning #gpt #pasta #polityka #wykop #rpg #gry

Dokonałem wielkiego odkrycia. AI Dungeon, "gra" wykorzystująca sztuczną inteligencję która jest w stanie zareagować na dowolny tekst/polecenia gracza (dopisując co dzieje się dalej) po upgrade do gpt3 działa całkiem poprawnie po Polsku. Widocznie w danych na których uczył się GPT-3 były zawarte
  • 8
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Rimfire
Rimfire
  • 33
Tak jak obiecałem, podjąłem się karkołomnego zadania zmorphowania dwóch skrajnie różnych postaci za pomocą technologii deep fake. Poniżej efekt scalenia ze sobą Laleczki Chucky i Daenerys.

https://www.wykop.pl/link/5589079/morphujemy-daenerys-z-laleczka-chucky-wykopowy-projekt-deep-fake/

#deepwykop - już 461 osób obserwuje Wykopowy Projekt Rozkminiania Technologii Deep Fake

#machinelearning #ciekawostki #technologia #faceswap #graotron
  • 8
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
k-NN
k-NN
  • 0
Jakie są metody do przewidywania wartości etykiety Y, ale jako wartość ciągła?

czyli nie taki jak KNN, że dodaje mi jedną z przewidywanych etykiet z procesu uczenia, tylko szacuje np. wagę albo rozmiar próbki.

CNN na pewno tak może, ale klasycznie też będzie wartość dyskretna, help

Przyszło
  • 5
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
croppz
croppz
  • 2
@k-NN: nie jestem pewien czy rozumiem o co ci chodzi, ale chyba pojęcia których szukasz to regression i classification. Możesz użyć na przykład SVR albo sieci z jednym neuronem na wyjściu.
  • Odpowiedz
Rimfire
Rimfire
  • 26
Wyobrażacie sobie Henrego Cavilla w roli policjanta Johna McClane w Szklanej Pułapce? GAN, czyli generative adversarial network, to opcja w teorii miała mi pomóc "zepsuć" wysokiej jakości materiał źródłowy i dopasować do jakości filmu z lat 80tych. Czy się udało? Oceńcie sami

https://www.wykop.pl/link/5578905/gdyby-w-szklanej-pulapce-gral-henry-cavill-wykopowy-projekt-deep-fake/

#deepwykop - już 459 osób obserwuje Wykopowy Projekt Rozkminiania Technologii Deep Fake

Poniżej
  • 9
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Rimfire
Rimfire
  • 23
Dzisiaj podejście do speed fejka, czyli możliwie jak najszybciej ukończonego procesu trainingu (który w skrajnych przypadkach może trwać nawet ponad 100 godzin). Poniżej owoc króciutkiego trainingu na bardzo niskim batchu, ale z użyciem wysokiej jakości ostrego źródła, i tej samej rozdzielczości lecz raczej rozmytego obrazu. Wyszło nawet nieźle biorąc pod uwagę, że sam proces uczenia się twarzy uczył się ok. 75% mniej niż normalnie. Mniej więcej tak wyglądałaby Margeary gdyby grał ją
  • 8
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Satan696
Satan696
  • 0
który w skrajnych przypadkach może trwać nawet ponad 100 godzin


@Rimfire: To ja marudze jak mam trenowac cos dluzej niz dzien.... ( ͡º ͜ʖ͡º) Nie rujnuja cie rachunki? XD
  • Odpowiedz
yras8
yras8
  • 1
#python #kotlin #android #machinelearning

Mam dwa modele .h5 do Jeden rozpoznaje 6 Labeli [ Chodzenie,Bieganie,Schody Dół,Schody Góra,Stanie,Siedzenie] a drugi to model który rozpoznaje Upadek

chciałbym teraz te dwa modele połaczyć aby telefon rozpoznawał te 7 czynności, jak się zabrać za to?
  • 2
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
kkthxbb
kkthxbb
  • 0
@yras8: A co to dokładnie za problem? Klasyfikacja wieloklasowa (multiclass) czy wieloetykietowa (multilabel)? Nawet abstrachując od tego, to nie jesteś w stanie połączyć "modeli" ze sobą w jeden. Robisz predykcje na jednym, potem drugi i konkatenujesz ich wektory wyjściowe. ¯\_(ツ)_/¯
  • Odpowiedz
Lugi
Lugi
  • 0
@yras8: jak wciąż się z tym zmagasz to priv, pomogę. Ale w skrócie, wszystko zależy jak je trenowałeś, czy z zamrożonym backbone (wtedy będziesz w stanie połączyć), bo zapewne używałeś jakiejś sieci już wytrenowanej na imagenecie
  • Odpowiedz

Powiązane tagi