#خبر
TF-Replicator is a framework for distributed ML used by DeepMind and will be part of Tensorflow 2.0 🔥 - Here’s the paper: https://arxiv.org/abs/1902.00465
#tensorflow
TF-Replicator is a framework for distributed ML used by DeepMind and will be part of Tensorflow 2.0 🔥 - Here’s the paper: https://arxiv.org/abs/1902.00465
#tensorflow
#آموزش #صوت
Audio Classification using FastAI and On-the-Fly Frequency Transforms
https://towardsdatascience.com/audio-classification-using-fastai-and-on-the-fly-frequency-transforms-4dbe1b540f89
Audio Classification using FastAI and On-the-Fly Frequency Transforms
https://towardsdatascience.com/audio-classification-using-fastai-and-on-the-fly-frequency-transforms-4dbe1b540f89
Medium
Audio Classification using FastAI and On-the-Fly Frequency Transforms
An experiment with creating a fastai module for generating spectrograms from raw audio at training time.
#سورس_کد #مقاله
کد پیاده سازی تنسرفلو مقاله اخیر Nvidia منتشر شد!
این افراد واقعی نیستند - آنها توسط شبکه های GAN ساخته شده است که اجازه می دهد تا بر جنبه های مختلف تصویر کنترل داشته باشید.
🔗Code:
StyleGAN — Official TensorFlow Implementation
https://github.com/NVlabs/stylegan
🔗paper:
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
http://stylegan.xyz/paper
#tensorflow
#gan #stylegan #nvidia
کد پیاده سازی تنسرفلو مقاله اخیر Nvidia منتشر شد!
این افراد واقعی نیستند - آنها توسط شبکه های GAN ساخته شده است که اجازه می دهد تا بر جنبه های مختلف تصویر کنترل داشته باشید.
🔗Code:
StyleGAN — Official TensorFlow Implementation
https://github.com/NVlabs/stylegan
🔗paper:
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
http://stylegan.xyz/paper
#tensorflow
#gan #stylegan #nvidia
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#مقاله
آیا شبکه های کانولوشنالی به شکل حساسند یا بافت و جنس تصوی !؟
Are CNNs learning to recognize objects by their shapes, or just their textures?
https://arxiv.org/pdf/1811.12231v2.pdf?utm_source=social&utm_medium=linkedin&utm_campaign=TechRecTexture
Convolutional Neural Networks (CNNs) are commonly thought to recognise objects by learning increasingly complex representations of object shapes. Some recent studies suggest a more important role of image textures. We here put these conflicting hypotheses to a quantitative test by evaluating CNNs and human observers on images with a texture-shape cue conflict. We show that ImageNet-trained CNNs are strongly biased towards recognising textures rather than shapes, which is in stark contrast to human behavioural evidence and reveals fundamentally different classification strategies. We then demonstrate that the same standard architecture (ResNet-50) that learns a texture-based representation on ImageNet is able to learn a shape-based representation instead when trained on ‘Stylized- ImageNet’, a stylized version of ImageNet. This provides a much better fit for human behavioural performance in our well-controlled psychophysical lab setting (nine experiments totalling 48,560 psychophysical trials across 97 observers) and comes with a number of unexpected emergent benefits such as improved object detection performance and previously unseen robustness towards a wide range of image distortions, highlighting advantages of a shape-based representation.
🙏Thanks to: @vahidreza01
آیا شبکه های کانولوشنالی به شکل حساسند یا بافت و جنس تصوی !؟
Are CNNs learning to recognize objects by their shapes, or just their textures?
https://arxiv.org/pdf/1811.12231v2.pdf?utm_source=social&utm_medium=linkedin&utm_campaign=TechRecTexture
Convolutional Neural Networks (CNNs) are commonly thought to recognise objects by learning increasingly complex representations of object shapes. Some recent studies suggest a more important role of image textures. We here put these conflicting hypotheses to a quantitative test by evaluating CNNs and human observers on images with a texture-shape cue conflict. We show that ImageNet-trained CNNs are strongly biased towards recognising textures rather than shapes, which is in stark contrast to human behavioural evidence and reveals fundamentally different classification strategies. We then demonstrate that the same standard architecture (ResNet-50) that learns a texture-based representation on ImageNet is able to learn a shape-based representation instead when trained on ‘Stylized- ImageNet’, a stylized version of ImageNet. This provides a much better fit for human behavioural performance in our well-controlled psychophysical lab setting (nine experiments totalling 48,560 psychophysical trials across 97 observers) and comes with a number of unexpected emergent benefits such as improved object detection performance and previously unseen robustness towards a wide range of image distortions, highlighting advantages of a shape-based representation.
🙏Thanks to: @vahidreza01
#سورس_کد
#OpenPose_Keras
A little bit of play with OpenPose without using their API
کد
https://nbviewer.jupyter.org/github/mmittek/openpose-keras/blob/master/StolenOpenPoseHandTracking.ipynb
ویدیو:
https://www.youtube.com/watch?v=FnoI8ufwhbs
گیت هاب:
https://github.com/mmittek/openpose-keras
#keras #hand #pose
#OpenPose_Keras
A little bit of play with OpenPose without using their API
کد
https://nbviewer.jupyter.org/github/mmittek/openpose-keras/blob/master/StolenOpenPoseHandTracking.ipynb
ویدیو:
https://www.youtube.com/watch?v=FnoI8ufwhbs
گیت هاب:
https://github.com/mmittek/openpose-keras
#keras #hand #pose
#مقاله #face
در این تصویر تاثیر مخرب تصاویر profile در کاهش دقت روشهای deep در تطبیق و بازشناسی چهره به خوبی مشخص شده است.
تصاویر profile دو فرد مختلف باهم اشتباه میشوند، و تصاویر profile و frontal یک فرد یکسان اشتباها دو فرد متفاوت تشخیص داده شده است.
https://news.1rj.ru/str/cvision/988
در این تصویر تاثیر مخرب تصاویر profile در کاهش دقت روشهای deep در تطبیق و بازشناسی چهره به خوبی مشخص شده است.
تصاویر profile دو فرد مختلف باهم اشتباه میشوند، و تصاویر profile و frontal یک فرد یکسان اشتباها دو فرد متفاوت تشخیص داده شده است.
https://news.1rj.ru/str/cvision/988
#آموزش
سه ویژگی کلیدی که برای یک بازنمایی میتوان تعریف کرد:
#equivariance, #invariance, #equivalence.
Equivariance
equivariance studies how transformations of the input image are encoded by the representation.
Invariance
invariance being a special case where a transformation has no effect.
Equivalence
equivalence studies whether two representations, for example two different parametrisations of a CNN, capture the same visual information or not.
منبع:
https://www.robots.ox.ac.uk/~vedaldi/assets/pubs/lenc15understanding.pdf
سه ویژگی کلیدی که برای یک بازنمایی میتوان تعریف کرد:
#equivariance, #invariance, #equivalence.
Equivariance
equivariance studies how transformations of the input image are encoded by the representation.
Invariance
invariance being a special case where a transformation has no effect.
Equivalence
equivalence studies whether two representations, for example two different parametrisations of a CNN, capture the same visual information or not.
منبع:
https://www.robots.ox.ac.uk/~vedaldi/assets/pubs/lenc15understanding.pdf
#کوئیز
برای جلسه اول دوره ی یادگیری عمیق دانشگاه شهید رجایی کوییز آنلاینی از مباحث مقدمتی شبکه های کانولوشنالی آماده کردم .
در صورت تمایل شماهم دانش مقدماتی خود را محک بزنید:
https://www.proprofs.com/quiz-school/story.php?noscript=mjm5odizmgit76
برای جلسه اول دوره ی یادگیری عمیق دانشگاه شهید رجایی کوییز آنلاینی از مباحث مقدمتی شبکه های کانولوشنالی آماده کردم .
در صورت تمایل شماهم دانش مقدماتی خود را محک بزنید:
https://www.proprofs.com/quiz-school/story.php?noscript=mjm5odizmgit76
Telegram
Tensorflow
انجمن علمی دانشکده کامپیوتر برگزار میکند:
دوره آموزشی مقدماتی یادگیری عمیق با رویکرد عملی
📚مدرس : علیرضا اخوان پور
🗓 تاریخ : ۱۸ و ۲۵ بهمن ماه
⏱ مدت زمان دوره: ۱۲ ساعت
🏢 مکان : دانشگاه شهید رجایی
برای اطلاعات بیشتر و ثبت نام به لینک زیر مراجعه شود
htt…
دوره آموزشی مقدماتی یادگیری عمیق با رویکرد عملی
📚مدرس : علیرضا اخوان پور
🗓 تاریخ : ۱۸ و ۲۵ بهمن ماه
⏱ مدت زمان دوره: ۱۲ ساعت
🏢 مکان : دانشگاه شهید رجایی
برای اطلاعات بیشتر و ثبت نام به لینک زیر مراجعه شود
htt…
XLM – Enhancing BERT for Cross-lingual Language Model
https://www.lyrn.ai/2019/02/11/xlm-cross-lingual-language-model/
پست های مرتبط با BERT در کانال:
https://news.1rj.ru/str/cvision/957
https://news.1rj.ru/str/cvision/907
https://news.1rj.ru/str/cvision/745
#BERT
https://www.lyrn.ai/2019/02/11/xlm-cross-lingual-language-model/
پست های مرتبط با BERT در کانال:
https://news.1rj.ru/str/cvision/957
https://news.1rj.ru/str/cvision/907
https://news.1rj.ru/str/cvision/745
#BERT
#مجموعه_داده
مجموعه داده عظیم دادگان صوتی و گفتار که #ناسا منتشر کرده است.
حدود 19.000 ساعت گفتار ضبط شده از آپالو 11!
Massive Speech Dataset !!! 19,000 hours of Apollo-11 recordings
TASK#1: Speech Activity Detection: SAD
TASK#2: Speaker Diarization: SD
TASK#3: Speaker Identification: SID
TASK#4: Automatic Speech Recognition: ASR
TASK#5: Sentiment Detection: SENTIMENT
http://fearlesssteps.exploreapollo.org/
#NASA #speech #sentiment #dataset
مجموعه داده عظیم دادگان صوتی و گفتار که #ناسا منتشر کرده است.
حدود 19.000 ساعت گفتار ضبط شده از آپالو 11!
Massive Speech Dataset !!! 19,000 hours of Apollo-11 recordings
TASK#1: Speech Activity Detection: SAD
TASK#2: Speaker Diarization: SD
TASK#3: Speaker Identification: SID
TASK#4: Automatic Speech Recognition: ASR
TASK#5: Sentiment Detection: SENTIMENT
http://fearlesssteps.exploreapollo.org/
#NASA #speech #sentiment #dataset
#آموزش
در این نوت بوک آموزشی گوگل مختصرا 3 روش اصلی کار با Keras در تنسرفلو توضیح داده شده است:
لازم به ذکر است آخرین به روز رسانی این نوت بوک 19 روز پیش بوده است.
Sequential model
Functional API
Model subclassing
همچنین کار با tf.dataset به جای ورودی از numpy و نکات دیگر...
https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/keras.ipynb
یا در گوگل کولب اجرا کنید:
https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/keras.ipynb
مرتبط با:
https://news.1rj.ru/str/cvision/954
#keras
در این نوت بوک آموزشی گوگل مختصرا 3 روش اصلی کار با Keras در تنسرفلو توضیح داده شده است:
لازم به ذکر است آخرین به روز رسانی این نوت بوک 19 روز پیش بوده است.
Sequential model
Functional API
Model subclassing
همچنین کار با tf.dataset به جای ورودی از numpy و نکات دیگر...
https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/keras.ipynb
یا در گوگل کولب اجرا کنید:
https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/keras.ipynb
مرتبط با:
https://news.1rj.ru/str/cvision/954
#keras
#خبر
https://opendatascience.com/deep-learning-finds-fake-news-with-97-accuracy/
🙏Thanks to: @vahidreza01
https://opendatascience.com/deep-learning-finds-fake-news-with-97-accuracy/
🙏Thanks to: @vahidreza01
Open Data Science - Your News Source for AI, Machine Learning & more
Deep Learning Finds Fake News with 97% Accuracy
We constantly hear about fake news everywhere we look, and many places claim they're able to detect it. This deep learning finds fake news with 97% accuracy
عکس 25 میلیارد پیکسلی!
این عکس از شانگهای بوسیله ماهواره کوانتومی با ۲۵ میلیارد پیکسل گرفته شده است.
روی لینک بزنین عکس را بچرخانید و همه جای شانگهای را ببینید و هر جا را که خواستید زوم کنید،حتی پلاک ماشین ها هم قابل خواندن هست .
روی لینک بزنید.
http://sh-meet.bigpixel.cn/?from=groupmessage&isappinstalled=0
🙏Thanks to: @laserplasma
این عکس از شانگهای بوسیله ماهواره کوانتومی با ۲۵ میلیارد پیکسل گرفته شده است.
روی لینک بزنین عکس را بچرخانید و همه جای شانگهای را ببینید و هر جا را که خواستید زوم کنید،حتی پلاک ماشین ها هم قابل خواندن هست .
روی لینک بزنید.
http://sh-meet.bigpixel.cn/?from=groupmessage&isappinstalled=0
🙏Thanks to: @laserplasma
Tensorflow(@CVision)
عکس 25 میلیارد پیکسلی! این عکس از شانگهای بوسیله ماهواره کوانتومی با ۲۵ میلیارد پیکسل گرفته شده است. روی لینک بزنین عکس را بچرخانید و همه جای شانگهای را ببینید و هر جا را که خواستید زوم کنید،حتی پلاک ماشین ها هم قابل خواندن هست . روی لینک بزنید. http://sh…
لینک مرتبط با مطلب قبلی
https://www.dezeen.com/2019/01/15/195-gigapixel-high-resolution-photo-shaghai-bigpixel/
🙏Thanks to: @sabermalek
https://www.dezeen.com/2019/01/15/195-gigapixel-high-resolution-photo-shaghai-bigpixel/
🙏Thanks to: @sabermalek
Dezeen
195-gigapixel photo of Shanghai allows viewers to zoom in on street-level detail
Faces and licence plates are among the details that can be clearly seen in an ultra-high-resolution bird's-eye photograph of Shanghai, created by Chinese company Bigpixel Technology.
Tensorflow On GPU- ver 1.5.pdf
328.5 KB
آموزش فارسی نصب تنسرفلو GPU
💠 راهنمای راهاندازی Tensorflow بر روی کارت گرافیکهای NVIDIA
🙏Thanks to: @mcdream
💠 راهنمای راهاندازی Tensorflow بر روی کارت گرافیکهای NVIDIA
🙏Thanks to: @mcdream
#منبع #سورس_کد
اسلایدها و کدهای دوره ی 12 ساعته یادگیری ژرف مقدماتی دانشگاه شهید رجایی روی گیت هاب قرارداده شد.
https://github.com/Alireza-Akhavan/SRU-deeplearning-workshop?1
اسلایدها و کدهای دوره ی 12 ساعته یادگیری ژرف مقدماتی دانشگاه شهید رجایی روی گیت هاب قرارداده شد.
https://github.com/Alireza-Akhavan/SRU-deeplearning-workshop?1
توئیت Andrej Karpathy:
هر چه بیشتر آنلاین بنویسید و نوشته های بیشتری از شما موجود باشد خطر اینکه در آینده یک مدل زبانی روی نوشتارهای شما fine tune بشه و به خوبی شما را جعل کنه بالا میرود...
https://twitter.com/karpathy/status/1096647604174172160
مرتبط با مطلب و سورس کد #gpt2
https://news.1rj.ru/str/cvision/1026
هر چه بیشتر آنلاین بنویسید و نوشته های بیشتری از شما موجود باشد خطر اینکه در آینده یک مدل زبانی روی نوشتارهای شما fine tune بشه و به خوبی شما را جعل کنه بالا میرود...
https://twitter.com/karpathy/status/1096647604174172160
مرتبط با مطلب و سورس کد #gpt2
https://news.1rj.ru/str/cvision/1026