Qual è il vantaggio di utilizzare prima un modello Keras e poi convertirlo in uno stimatore TensorFlow anziché utilizzare direttamente TensorFlow?
Quando si tratta di sviluppare modelli di machine learning, sia Keras che TensorFlow sono framework popolari che offrono una gamma di funzionalità e capacità. Sebbene TensorFlow sia una libreria potente e flessibile per la creazione e l'addestramento di modelli di deep learning, Keras fornisce un'API di livello superiore che semplifica il processo di creazione di reti neurali. In alcuni casi, esso
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, Aumentare Keras con stimatori
Se l'input è l'elenco di array Numpy che memorizzano la mappa di calore che è l'output di ViTPose e la forma di ciascun file Numpy è [1, 17, 64, 48] corrispondente a 17 punti chiave nel corpo, quale algoritmo può essere utilizzato?
Nel campo dell'Intelligenza Artificiale, in particolare nel Deep Learning con Python e PyTorch, quando si lavora con dati e set di dati, è importante scegliere l'algoritmo appropriato per elaborare e analizzare l'input fornito. In questo caso, l'input è costituito da un elenco di array numpy, ciascuno dei quali memorizza una mappa termica che rappresenta l'output
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPP con Python e PyTorch, Dati, Dataset
Quali sono i canali di uscita?
I canali di output si riferiscono al numero di caratteristiche o modelli univoci che una rete neurale convoluzionale (CNN) può apprendere ed estrarre da un'immagine di input. Nel contesto del deep learning con Python e PyTorch, i canali di output sono un concetto fondamentale nell'addestramento delle convnet. Comprendere i canali di output è fondamentale per progettare e formare efficacemente la CNN
Qual è il significato del numero di canali di ingresso (il primo parametro di nn.Conv1d)?
Il numero di canali di input, che è il primo parametro della funzione nn.Conv2d in PyTorch, si riferisce al numero di mappe o canali di funzionalità nell'immagine di input. Non è direttamente correlato al numero di valori di "colore" dell'immagine, ma rappresenta piuttosto il numero di caratteristiche o modelli distinti che l'immagine
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPP con Python e PyTorch, Rete neurale di convoluzione (CNN), Convnet di formazione
Quando si verifica il sovraadattamento?
L’overfitting si verifica nel campo dell’intelligenza artificiale, in particolare nel dominio dell’apprendimento profondo avanzato, più specificamente nelle reti neurali, che sono le basi di questo campo. L’overfitting è un fenomeno che si verifica quando un modello di machine learning viene addestrato troppo bene su un particolare set di dati, al punto da diventare eccessivamente specializzato
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Reti neurali, Fondamenti di reti neurali
Cosa significa addestrare un modello? Quale tipo di apprendimento: profondo, d'insieme, di trasferimento è il migliore? L’apprendimento è indefinitamente efficiente?
L'addestramento di un "modello" nel campo dell'Intelligenza Artificiale (AI) si riferisce al processo di insegnamento a un algoritmo per riconoscere modelli e fare previsioni sulla base dei dati di input. Questo processo è un passaggio cruciale nell'apprendimento automatico, in cui il modello apprende da esempi e generalizza la sua conoscenza per fare previsioni accurate su dati invisibili. Là
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Il modello di rete neurale PyTorch può avere lo stesso codice per l'elaborazione di CPU e GPU?
In generale un modello di rete neurale in PyTorch può avere lo stesso codice per l'elaborazione sia della CPU che della GPU. PyTorch è un popolare framework di deep learning open source che fornisce una piattaforma flessibile ed efficiente per la creazione e l'addestramento di reti neurali. Una delle caratteristiche principali di PyTorch è la sua capacità di passare senza problemi da una CPU all'altra
I Generative Adversarial Network (GAN) si basano sull'idea di un generatore e di un discriminatore?
I GAN sono specificamente progettati sulla base del concetto di generatore e discriminatore. I GAN sono una classe di modelli di deep learning costituiti da due componenti principali: un generatore e un discriminatore. Il generatore in un GAN è responsabile della creazione di campioni di dati sintetici che assomigliano ai dati di addestramento. Ci vuole rumore casuale come
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Modelli generativi avanzati, Moderni modelli a variabili latenti
Quali sono i vantaggi e gli svantaggi dell'aggiunta di più nodi a DNN?
L'aggiunta di più nodi a una rete neurale profonda (DNN) può avere sia vantaggi che svantaggi. Per comprenderli, è importante avere una chiara comprensione di cosa sono i DNN e di come funzionano. I DNN sono un tipo di rete neurale artificiale progettata per imitare la struttura e la funzione del
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Reti neurali profonde e stimatori
Qual è il problema del gradiente di fuga?
Il problema del gradiente evanescente è una sfida che si pone nell'addestramento di reti neurali profonde, in particolare nel contesto degli algoritmi di ottimizzazione basati sul gradiente. Si riferisce al problema della diminuzione esponenziale dei gradienti mentre si propagano all'indietro attraverso gli strati di una rete profonda durante il processo di apprendimento. Questo fenomeno può ostacolare notevolmente la convergenza