This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
پانزده برند برتر در طول سالهای مختلف از سال 2000 تا 2018
Top 15 Best Global Brands Ranking
🙏Thanks to: @Mahdiebrahimpour
#ranking #brand
Top 15 Best Global Brands Ranking
🙏Thanks to: @Mahdiebrahimpour
#ranking #brand
#توئیت قابل تامل دکتر رضازداه، استاد ایرانی دانشگاه استنفورد.
اولین ریتوئیت که در عکس مشخص است هم بخوانید.
https://twitter.com/Reza_Zadeh/status/1098085978189647872
اولین ریتوئیت که در عکس مشخص است هم بخوانید.
https://twitter.com/Reza_Zadeh/status/1098085978189647872
#آموزش #منبع #کورس #ویدیو
اسلایدها و ویدیوهای کورس بینایی ماشین و یادگیری عمیق و شبکه های کانولوشنالی دانشگاه MIT
MIT course schedule and slides:
http://introtodeeplearning.com
Lecture Video:
https://www.youtube.com/watch?v=H-HVZJ7kGI0&list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&t=0s&index=15
#MIT #slides
اسلایدها و ویدیوهای کورس بینایی ماشین و یادگیری عمیق و شبکه های کانولوشنالی دانشگاه MIT
Intro to DeepLearning lecture on Deep Computer Vision and Convolutional Neural NetworksMIT course schedule and slides:
http://introtodeeplearning.com
Lecture Video:
https://www.youtube.com/watch?v=H-HVZJ7kGI0&list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&t=0s&index=15
#MIT #slides
#سورس_کد #مقاله
The Neural Process Family
This repository contains notebook implementations of the following Neural Process variants:
-Conditional Neural Processes (CNPs)
-Neural Processes (NPs)
-#Attentive Neural Processes (ANPs)
https://github.com/deepmind/neural-processes
Related papers:
[1]Conditional Neural Processes: Garnelo M, Rosenbaum D, Maddison CJ, Ramalho T, Saxton D, Shanahan M, Teh YW, Rezende DJ, Eslami SM. Conditional Neural Processes. In International Conference on Machine Learning 2018.
[2]Neural Processes: Garnelo, M., Schwarz, J., Rosenbaum, D., Viola, F., Rezende, D.J., Eslami, S.M. and Teh, Y.W. Neural processes. ICML Workshop on Theoretical Foundations and Applications of Deep Generative Models
[3]Attentive Neural Processes: Kim, H., Mnih, A., Schwarz, J., Garnelo, M., Eslami, A., Rosenbaum, D., Vinyals, O. and Teh, Y.W. Attentive Neural Processes. In International Conference on Learning Representations 2019.
#deepmind
The Neural Process Family
This repository contains notebook implementations of the following Neural Process variants:
-Conditional Neural Processes (CNPs)
-Neural Processes (NPs)
-#Attentive Neural Processes (ANPs)
https://github.com/deepmind/neural-processes
Related papers:
[1]Conditional Neural Processes: Garnelo M, Rosenbaum D, Maddison CJ, Ramalho T, Saxton D, Shanahan M, Teh YW, Rezende DJ, Eslami SM. Conditional Neural Processes. In International Conference on Machine Learning 2018.
[2]Neural Processes: Garnelo, M., Schwarz, J., Rosenbaum, D., Viola, F., Rezende, D.J., Eslami, S.M. and Teh, Y.W. Neural processes. ICML Workshop on Theoretical Foundations and Applications of Deep Generative Models
[3]Attentive Neural Processes: Kim, H., Mnih, A., Schwarz, J., Garnelo, M., Eslami, A., Rosenbaum, D., Vinyals, O. and Teh, Y.W. Attentive Neural Processes. In International Conference on Learning Representations 2019.
#deepmind
GitHub
GitHub - deepmind/neural-processes: This repository contains notebook implementations of the following Neural Process variants:…
This repository contains notebook implementations of the following Neural Process variants: Conditional Neural Processes (CNPs), Neural Processes (NPs), Attentive Neural Processes (ANPs). - GitHub ...
اگر میخواهید تنسرفلوی 2 را زودتر ببینید و در فیدبک دادن و تست مشارکت کنید ...
My Notes on TensorFlow 2.0
https://medium.com/tensorflow/testing-for-tensorflow-2-0-2db0d17c37f0
What is changing?
How to set up to try the 2.0 preview?
How to report bugs?
How to join the community?
My Notes on TensorFlow 2.0
https://medium.com/tensorflow/testing-for-tensorflow-2-0-2db0d17c37f0
What is changing?
How to set up to try the 2.0 preview?
How to report bugs?
How to join the community?
#مقاله
مقاله ای جالب برای data augmentation در طبقه بندی متن!
Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks
#مقاله:
https://arxiv.org/pdf/1901.11196v1.pdf
#سورس_کد:
https://github.com/jasonwei20/eda_nlp
#nlp #eda
مقاله ای جالب برای data augmentation در طبقه بندی متن!
Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks
#مقاله:
https://arxiv.org/pdf/1901.11196v1.pdf
#سورس_کد:
https://github.com/jasonwei20/eda_nlp
#nlp #eda
GitHub
GitHub - jasonwei20/eda_nlp: Data augmentation for NLP, presented at EMNLP 2019
Data augmentation for NLP, presented at EMNLP 2019 - jasonwei20/eda_nlp
#آموزش
طبقه بندی تصاویر سرطان سینه با #keras
https://www.pyimagesearch.com/2019/02/18/breast-cancer-classification-with-keras-and-deep-learning/
طبقه بندی تصاویر سرطان سینه با #keras
https://www.pyimagesearch.com/2019/02/18/breast-cancer-classification-with-keras-and-deep-learning/
Bias-Variance Trade off!
#bias #variance #machinelearning #bias_variance_trade_off
منبع تصویر
https://www.pinterest.com/pin/778841329284763390/
#bias #variance #machinelearning #bias_variance_trade_off
منبع تصویر
https://www.pinterest.com/pin/778841329284763390/
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#مقاله #سورس_کد
SC-FEGAN : Face Editing Generative Adversarial Network with User's Sketch and Color
Editing photos of faces using basic sketches, and letting a GAN do the rest. Lets you add/change: earrings, glasses, hair style, dimples, & more.
Paper:
https://arxiv.org/pdf/1902.06838.pdf
Code (#tensorflow):
https://github.com/JoYoungjoo/SC-FEGAN
#gan #SC_FEGAN #face
SC-FEGAN : Face Editing Generative Adversarial Network with User's Sketch and Color
Editing photos of faces using basic sketches, and letting a GAN do the rest. Lets you add/change: earrings, glasses, hair style, dimples, & more.
Paper:
https://arxiv.org/pdf/1902.06838.pdf
Code (#tensorflow):
https://github.com/JoYoungjoo/SC-FEGAN
#gan #SC_FEGAN #face
Lingvo یک چارچوب یادگیری عمیق تنسرفلویی است که برای مدل سازی توالی مانند ترجمه ماشین، بازشناسی گفتار و سنتز گفتار استفاده می شود.
Lingvo: A #TensorFlow Framework for Sequence Modeling
https://medium.com/tensorflow/lingvo-a-tensorflow-framework-for-sequence-modeling-8b1d6ffba5bb?linkId=63952201
Lingvo: A #TensorFlow Framework for Sequence Modeling
https://medium.com/tensorflow/lingvo-a-tensorflow-framework-for-sequence-modeling-8b1d6ffba5bb?linkId=63952201
Medium
Lingvo: A TensorFlow Framework for Sequence Modeling
Posted by Jonathan Shen
#منبع #کورس #آموزش
قبلا کورس
Intro to Deep Learning with #PyTorch by Facebook AI
در اینجا
https://news.1rj.ru/str/cvision/763
معرفی شد. اکنون کل ویدیوهای این کورس را یکجا دانلود کنید:
https://s3.amazonaws.com/zips.udacity-data.com/ud188/708528/1550153609817/Intro+to+Deep+Learning+with+PyTorch+Videos.zip
🙏Thanks to: @vahidreza01
#deep_learning #pytorch #facebook #udacity
قبلا کورس
Intro to Deep Learning with #PyTorch by Facebook AI
در اینجا
https://news.1rj.ru/str/cvision/763
معرفی شد. اکنون کل ویدیوهای این کورس را یکجا دانلود کنید:
https://s3.amazonaws.com/zips.udacity-data.com/ud188/708528/1550153609817/Intro+to+Deep+Learning+with+PyTorch+Videos.zip
🙏Thanks to: @vahidreza01
#deep_learning #pytorch #facebook #udacity
Telegram
Tensorflow
#منبع #کورس #آموزش
اگر علاقه دارید پای تورچ را فرابگیرید، فیس بوک اخیرا یک کورس آموزشی رایگان در udacity منتشر کرده است!
Intro to Deep Learning with #PyTorch
by Facebook AI
https://www.udacity.com/course/deep-learning-pytorch--ud188
#deep_learning #pytorch…
اگر علاقه دارید پای تورچ را فرابگیرید، فیس بوک اخیرا یک کورس آموزشی رایگان در udacity منتشر کرده است!
Intro to Deep Learning with #PyTorch
by Facebook AI
https://www.udacity.com/course/deep-learning-pytorch--ud188
#deep_learning #pytorch…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#مقاله #سورس_کد
The Universal Sentence Encoder is now in TensorFlow.js! USE gives you embeddings for text. It's a great starting point for doing sentiment analysis, topic classification, measuring textual similarity, etc.
https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/universal-sentence-encoder
#nlp #tensorflow
The Universal Sentence Encoder is now in TensorFlow.js! USE gives you embeddings for text. It's a great starting point for doing sentiment analysis, topic classification, measuring textual similarity, etc.
https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/universal-sentence-encoder
#nlp #tensorflow
اعتراض chollet به بزرگنمایی بیش از اندازه و رسانه ای کردن #gpt2 - تصویر 1
https://twitter.com/fchollet/status/1097574572361019394
https://twitter.com/fchollet/status/1097574572361019394
اعتراض chollet به بزرگنمایی بیش از اندازه و رسانه ای کردن #gpt2 - تصویر 2
https://twitter.com/fchollet/status/1097574572361019394
https://twitter.com/fchollet/status/1097574572361019394
🌸برای مهندسین
بن بستی وجود ندارد،
آنان یا راهی
خواهنـد یافت
یا راهی خواهند ساخت🌸
🌺روز مهندس رو به تمامی مهندسین عزیز تبریک عرض میکنیم 🌺
@cvision
بن بستی وجود ندارد،
آنان یا راهی
خواهنـد یافت
یا راهی خواهند ساخت🌸
🌺روز مهندس رو به تمامی مهندسین عزیز تبریک عرض میکنیم 🌺
@cvision
#نصب #keras #gpu
یک نکته که ممکنه تو نصب کراس مواجه شوید اینه که اگر قبل از نصب کراس تنسورفلوی GPU رو نصب کرده باشید و بعد کراس رو نصب کنید، ممکنه خودش تنسور فلوی CPU رو نصب کنه!
درواقع نسخه GPU رو پاک میکنه و لازمه بعدش دوباره نسخه GPU رو نصب کرد.
راه حل این مشکل استفاده از پرچم no-deps-- موقع نصب کراس هست.
🙏Thanks to: @MH_Sattarian
یک نکته که ممکنه تو نصب کراس مواجه شوید اینه که اگر قبل از نصب کراس تنسورفلوی GPU رو نصب کرده باشید و بعد کراس رو نصب کنید، ممکنه خودش تنسور فلوی CPU رو نصب کنه!
درواقع نسخه GPU رو پاک میکنه و لازمه بعدش دوباره نسخه GPU رو نصب کرد.
راه حل این مشکل استفاده از پرچم no-deps-- موقع نصب کراس هست.
🙏Thanks to: @MH_Sattarian
#کورس #منبع #آموزش #ویدیو
ویدیوها و اسلایدهای کورس جدید یادگیری بدون ناظر عمیق دانشگاه برکلی.
اسلایدها و ویدیوها هفتگی اضافه میشود.
CS294-158 Deep Unsupervised Learning Spring 2019
https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home
Tentative Schedule / Syllabus
Week 1 (1/30)
Lecture 1a: Logistics
Lecture 1b: Motivation
Lecture 1c: Likelihood-based Models Part I: Autoregressive Models
Week 2 (2/6)
Lecture 2a: Likelihood-based Models Part I: Autoregressive Models (ctd)
Lecture 2b: Lossless Compression
Lecture 2c: Likelihood-based Models Part II: Flow Models
Week 3 (2/13)
Lecture 3a: Likelihood-based Models Part II: Flow Models (ctd)
Lecture 3b: Latent Variable Models - part 1
Week 4 (2/20)
Lecture 4a: Latent Variable Models - part 2
Lecture 4b: Bits-Back Coding
Week 5 (2/27)
Lecture 5: Implicit Models / Generative Adversarial Networks
Week 6 (3/6)
Lecture 6: Non-Generative Representation Learning
Week 7 (3/13)
Lecture 7a: Non-Generative Representation Learning (ctd)
Lecture 7b: Semi-supervised Learning
Week 8 (3/20)
Lecture 8: Representation Learning + Other Problems
Spring Break Week (3/27)
you are on your own :)
Week 9 (4/3)
Lecture 9a: Unsupervised Distribution Alignment
Lecture 9b: Guest Lecture: Ilya Sutskever
Week 10 (4/10)
Lecture 10a: Unsupervised Distribution Alignment (ctd)
Lecture 10b: Guest Lecture: Durk Kingma
Week 11 (4/17)
Lecture 11: Language Models (Alec Radford)
Week 12 (4/24)
Lecture 12a: Unsupervised RL
Lecture 12b: Guest Lecture Alyosha Efros
Week 13 (5/1)
Lecture 13a: TBD
Lecture 13b: Guest Lecture Aaron van den Oord
Week 14 (5/8)
RRR week: no lecture
Week 15 (5/15)
Final Project Presentations
ویدیوها و اسلایدهای کورس جدید یادگیری بدون ناظر عمیق دانشگاه برکلی.
اسلایدها و ویدیوها هفتگی اضافه میشود.
CS294-158 Deep Unsupervised Learning Spring 2019
https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home
Tentative Schedule / Syllabus
Week 1 (1/30)
Lecture 1a: Logistics
Lecture 1b: Motivation
Lecture 1c: Likelihood-based Models Part I: Autoregressive Models
Week 2 (2/6)
Lecture 2a: Likelihood-based Models Part I: Autoregressive Models (ctd)
Lecture 2b: Lossless Compression
Lecture 2c: Likelihood-based Models Part II: Flow Models
Week 3 (2/13)
Lecture 3a: Likelihood-based Models Part II: Flow Models (ctd)
Lecture 3b: Latent Variable Models - part 1
Week 4 (2/20)
Lecture 4a: Latent Variable Models - part 2
Lecture 4b: Bits-Back Coding
Week 5 (2/27)
Lecture 5: Implicit Models / Generative Adversarial Networks
Week 6 (3/6)
Lecture 6: Non-Generative Representation Learning
Week 7 (3/13)
Lecture 7a: Non-Generative Representation Learning (ctd)
Lecture 7b: Semi-supervised Learning
Week 8 (3/20)
Lecture 8: Representation Learning + Other Problems
Spring Break Week (3/27)
you are on your own :)
Week 9 (4/3)
Lecture 9a: Unsupervised Distribution Alignment
Lecture 9b: Guest Lecture: Ilya Sutskever
Week 10 (4/10)
Lecture 10a: Unsupervised Distribution Alignment (ctd)
Lecture 10b: Guest Lecture: Durk Kingma
Week 11 (4/17)
Lecture 11: Language Models (Alec Radford)
Week 12 (4/24)
Lecture 12a: Unsupervised RL
Lecture 12b: Guest Lecture Alyosha Efros
Week 13 (5/1)
Lecture 13a: TBD
Lecture 13b: Guest Lecture Aaron van den Oord
Week 14 (5/8)
RRR week: no lecture
Week 15 (5/15)
Final Project Presentations
Google
CS294-158-SP19 Deep Unsupervised Learning Spring 2019
About: This course will cover two areas of deep learning in which labeled data is not required: Deep Generative Models and Self-supervised Learning. Recent advances in generative models have made it possible to realistically model high-dimensional raw data…
#منبع #کتاب #آموزش
Dive into Deep Learning
An interactive deep learning book with code, math, and discussions
http://www.d2l.ai/
#mxnet
Dive into Deep Learning
An interactive deep learning book with code, math, and discussions
http://www.d2l.ai/
#mxnet
👍1
#منبع #کورس
کورس جدید andrew ng که از دو روز دیگر شروع خواهد شد.
این کورس ظاهرا تکنیکال نیست.
AI For Everyone will launch on February 28th! This non-technical course will teach you the language of AI, how to drive AI adoption in your company, and AI’s potential impact on society.
https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone
کورس جدید andrew ng که از دو روز دیگر شروع خواهد شد.
این کورس ظاهرا تکنیکال نیست.
AI For Everyone will launch on February 28th! This non-technical course will teach you the language of AI, how to drive AI adoption in your company, and AI’s potential impact on society.
https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone
#آموزش
سمت چپ مدل Xception مقاله است و سمت راست پیاده سازی با Functional API در Keras.
همان طور که میدانید سه روش اصلی در کراس برای پیاده سازی شبکه ها وجود دارد.
sequential - functional - model subclassing.
در این تصویر به خوبی ایده پیاده سازی با روش دوم که انعطاف بیشتری نسبت به sequential دارد را درک میکنید.
https://twitter.com/fchollet/status/1100169756953346048
#keras #functional_api
سمت چپ مدل Xception مقاله است و سمت راست پیاده سازی با Functional API در Keras.
همان طور که میدانید سه روش اصلی در کراس برای پیاده سازی شبکه ها وجود دارد.
sequential - functional - model subclassing.
در این تصویر به خوبی ایده پیاده سازی با روش دوم که انعطاف بیشتری نسبت به sequential دارد را درک میکنید.
https://twitter.com/fchollet/status/1100169756953346048
#keras #functional_api