Рубрика «dropout»

в 7:01, , рубрики: alexnet, AutoML, Batch Normalization, big data, cnn, computer science, data science, deep learning, Deepfake, deeplab, DenseNet, dropout, GAN, hardware acceleration, pytorch, resnet, TensorFlow, vgg, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети, скорость прогресса, Статистика в IT

7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х - 1

Новый год все ближе, скоро закончатся 2010-е годы, подарившие миру нашумевший ренессанс нейросетей. Мне не давала покоя и лишала сна простая мысль: «Как можно ретроспективно прикинуть скорость развития нейросетей?» Ибо «Тот, кто знает прошлое — тот знает и будущее». Как быстро «взлетали» разные алгоритмы? Как вообще можно оценить скорость прогресса в этой области и прикинуть скорость прогресса в следующем десятилетии? 

7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х - 2

Понятно, что можно примерно посчитать количество статей по разным областям. Метод не идеальный, нужно учитывать подобласти, но в целом можно пробовать. Дарю идею, по Google Scholar (BatchNorm) это вполне реально! Можно считать новые датасеты, можно новые курсы. Ваш же покорный слуга, перебрав несколько вариантов, остановился на Google Trends (BatchNorm). 

Мы с коллегами взяли запросы основных технологий ML/DL, например, Batch Normalization, как на картинке выше, точкой добавили дату публикации статьи и получили вполне себе график взлета популярности темы. Но не у всех тем путь усыпан розами взлет такой явный и красивый, как у батчнорма. Некоторые термины, например регуляризацию или skip connections, вообще не получилось построить из-за зашумленности данных. Но в целом тренды собрать удалось.

Кому интересно, что получилось — добро пожаловать под кат!
Читать полностью »

в 6:37, , рубрики: deep learning, dropout, gradient descent, neural network, regularization, variational optimization, Алгоритмы, математика, машинное обучение

Привет. Сегодня я бы хотел развить тему вариационной оптимизации и рассказать, как применить её к задаче обрезки малоинформативных каналов в нейронных сетях (pruning). При помощи неё можно сравнительно просто увеличить «скорострельность» нейронной сети, не перелопачивая её архитектуру.

Редукция нейронных сетей при помощи вариационной оптимизации - 1

Читать полностью »

в 11:38, , рубрики: big data, deep learning, dropout, neural networks, overfitting, wunder fund, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение, метки:

Dropout — метод решения проблемы переобучения в нейронных сетях - 1

Переобучение (overfitting) — одна из проблем глубоких нейронных сетей (Deep Neural Networks, DNN), состоящая в следующем: модель хорошо объясняет только примеры из обучающей выборки, адаптируясь к обучающим примерам, вместо того чтобы учиться классифицировать примеры, не участвовавшие в обучении (теряя способность к обобщению). За последние годы было предложено множество решений проблемы переобучения, но одно из них превзошло все остальные, благодаря своей простоте и прекрасным практическим результатам; это решение — Dropout (в русскоязычных источниках — “метод прореживания”, “метод исключения” или просто “дропаут”).
Читать полностью »

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js