Forwarded from Нейроэстетика
Пускай одна нейросеть ещё не способна решать все задачи сразу. Но нейросеть DALL•E определенно может быть источником вдохновения в дизайне. И даже в шрифтовом!
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎓 Для всех, кто хочет выучить Data Science, Machine Learning и Нейронные Сети в Украине
Напоминаю, что до старта курса Introduction to Machine Learning & Neural Networks в Transformer, где я буду куратором, остаётся 3 недели!
🎯 Цель курса — обучение и подготовка высокооплачиваемых специалистов в области machine learning и data science. Моя задача не просто выпустить квалифицированных специалистов, но развивать прогрессивное ml-комьюнити, частью которого становятся наши студенты.
📅 Занятия стартуют 30 ноября и будут проходить в живом онлайн формате по вторникам и четвергам (19:30 - 21:30) на протяжении трёх месяцев.
Оплата возможна только с территории Украины. Для того чтобы попасть на курс, необходимо сдать тестовое задание.
Осталось 9 мест. До начала курса осталось 3 недели!
👉 Записаться на мой курс
p.s.: Для тех, кто интересовался форматом лекций, прикладываю 10 минут с одного из моих предыдущих потоков. Разрешение ужал с 1080p до 480p.
Напоминаю, что до старта курса Introduction to Machine Learning & Neural Networks в Transformer, где я буду куратором, остаётся 3 недели!
🎯 Цель курса — обучение и подготовка высокооплачиваемых специалистов в области machine learning и data science. Моя задача не просто выпустить квалифицированных специалистов, но развивать прогрессивное ml-комьюнити, частью которого становятся наши студенты.
📅 Занятия стартуют 30 ноября и будут проходить в живом онлайн формате по вторникам и четвергам (19:30 - 21:30) на протяжении трёх месяцев.
Оплата возможна только с территории Украины. Для того чтобы попасть на курс, необходимо сдать тестовое задание.
Осталось 9 мест. До начала курса осталось 3 недели!
👉 Записаться на мой курс
p.s.: Для тех, кто интересовался форматом лекций, прикладываю 10 минут с одного из моих предыдущих потоков. Разрешение ужал с 1080p до 480p.
🤖 AMD представила многочиповый GPU: Instinct MI200
AMD представила Insinct MI250 и MI250X (OAM), а также Insinct MI210 (PCI Express).
Это два отдельных (6-нм) GPU кристалла и восемь стеков оперативки HBM2E, с объёмом в 128 Гбайт!
Insinct MI250 и MI250X составит конкуренцию ускорителям от Nvidia, таким как A100. Компания AMD заверяет, что ее чипы даже превосходят A100 в ИИ задачах.
Ускоритель AMD Insinct MI250X доступен в суперкомпьютере HPE Cray EX.
А в первом квартале следующего года ускорители линейки Instinct MI200 появятся в системах от партнеров, таких как ASUS, ATOS, Dell Technologies, Gigabyte, и т.д.
AMD представила Insinct MI250 и MI250X (OAM), а также Insinct MI210 (PCI Express).
Это два отдельных (6-нм) GPU кристалла и восемь стеков оперативки HBM2E, с объёмом в 128 Гбайт!
Insinct MI250 и MI250X составит конкуренцию ускорителям от Nvidia, таким как A100. Компания AMD заверяет, что ее чипы даже превосходят A100 в ИИ задачах.
Ускоритель AMD Insinct MI250X доступен в суперкомпьютере HPE Cray EX.
А в первом квартале следующего года ускорители линейки Instinct MI200 появятся в системах от партнеров, таких как ASUS, ATOS, Dell Technologies, Gigabyte, и т.д.
Как я и говорил, меня удивляет возможность DALL•E понимать не только стилистику, географию и времена дня и года (в данном случае «живопись, масло, лето, рассвет»), но и высокоуровневые концепции. Для этого примера, я сделал генерацию по запросу «кафе трамвай». При этом вся генерация смотрится целостной. И самое важное — эстетически прекрасной!
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Nvidia на днях показали бета-версию своего редактора который поможет добавить спойлер и наклейку Sparko к вашей девятке может высококачественно редактировать изображения с помощью GAN нейронки, еще один шаг в сторону GAN-пэинта.
Все еще нужна модель объекта который вы будете редактировать (в видео пример на модели с автомобилями, но можно экспериментировать и с лицами и тп) и пока непонятно, можно ли загрузить в такой редактор свое фото, но результаты уже очень классные. Такую маску редактировать намного проще и быстрее чем фотошопить все детали объекта, тем более думаю генерация такой же маски по фото задачи решенная.
В общем, в видео все видно как работает. Кода пока нет, но напишу как выложат.
Сайт проекта | Краткое техническое описание на русском
Все еще нужна модель объекта который вы будете редактировать (в видео пример на модели с автомобилями, но можно экспериментировать и с лицами и тп) и пока непонятно, можно ли загрузить в такой редактор свое фото, но результаты уже очень классные. Такую маску редактировать намного проще и быстрее чем фотошопить все детали объекта, тем более думаю генерация такой же маски по фото задачи решенная.
В общем, в видео все видно как работает. Кода пока нет, но напишу как выложат.
Сайт проекта | Краткое техническое описание на русском
Forwarded from DL in NLP (nlpcontroller_bot)
Мультиязычная модель машинного перевода от FAIR превзошла двуязычные модели на соревновании WMT-21.
Статья: arxiv.org/abs/2108.03265
Блог: ai.facebook.com/blog/the-first-ever-multilingual-model-to-win-wmt-beating-out-bilingual-models/
Мультиязычный перевод сложно делать. Несмотря на то, что за последние годы научились обучать большие модели, которые улучшают качество перевода на низкоресурсных языках, с высокоресурсными языками это долгое время не работало и двуязычные модели продолжали работать лучше мультиязычных.
FAIR (Meta AI?) в новой статье наконец-то преодолели этот порог. Их модель превосходит двуязычные, чего добились с помощью более умного (и объемного) майнинга обучающих данных - как параллельных так и непараллельных и использования mixture of experts (MoE) для скейлинга модели до 52B параметров.
Статья: arxiv.org/abs/2108.03265
Блог: ai.facebook.com/blog/the-first-ever-multilingual-model-to-win-wmt-beating-out-bilingual-models/
Мультиязычный перевод сложно делать. Несмотря на то, что за последние годы научились обучать большие модели, которые улучшают качество перевода на низкоресурсных языках, с высокоресурсными языками это долгое время не работало и двуязычные модели продолжали работать лучше мультиязычных.
FAIR (Meta AI?) в новой статье наконец-то преодолели этот порог. Их модель превосходит двуязычные, чего добились с помощью более умного (и объемного) майнинга обучающих данных - как параллельных так и непараллельных и использования mixture of experts (MoE) для скейлинга модели до 52B параметров.
🕋 AI HOUSE CONFERENCE | Киев, 25 ноября
Помните Мишин Лернинг принимал участие в Pawa Chats 🔊 подкаст на ютубе, где мы в течение часа говорили про нейронную архитектуру трансформер? Кстати, если ещё не слушали, то очень рекомендую этот выпуск!
Так вот, их коллеги, ребята из AI HOUSE организовывают крутую конфу в Киеве (оффлайн, 25го ноября). Ребята смогли выцепить Kai-Fu Lee (автора известных бестселлеров по AI).
Если интересно, то для нас сделали промокод mishin_learning на 20%.
▪️AI HOUSE CONFERENCE
Помните Мишин Лернинг принимал участие в Pawa Chats 🔊 подкаст на ютубе, где мы в течение часа говорили про нейронную архитектуру трансформер? Кстати, если ещё не слушали, то очень рекомендую этот выпуск!
Так вот, их коллеги, ребята из AI HOUSE организовывают крутую конфу в Киеве (оффлайн, 25го ноября). Ребята смогли выцепить Kai-Fu Lee (автора известных бестселлеров по AI).
Если интересно, то для нас сделали промокод mishin_learning на 20%.
▪️AI HOUSE CONFERENCE
Forwarded from AI для Всех
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ProsePainter
Создавайте образы, рисуя словами.
ProsePainter сочетает в себе рисование руками с оптимизацией изображения в реальном времени с помощью машинного обучения. Просто скажите, что вы хотите, и выделите нужную область.
🖥 Код
#CLIP #images #multimodal
Создавайте образы, рисуя словами.
ProsePainter сочетает в себе рисование руками с оптимизацией изображения в реальном времени с помощью машинного обучения. Просто скажите, что вы хотите, и выделите нужную область.
🖥 Код
#CLIP #images #multimodal
Лекция Zero-Shot — Zero Problem прошла на “ура”! А тут астрологи объявили месяц DALL-E, и мне захотелось встретиться с вами еще раз! Сделаю событие 24го или 25го ноября. На чем сосредоточимся?
Final Results
55%
Отдельную лекции про нейросеть DALL-E: во всех деталях про архитектуру и нюансы различных реализаций
45%
Лекцию про мультимодальные модели и мультимодальные трансформеры вообще
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🗣 Многоязычный подход — это будущее машинного перевода!
Если вдруг пропустили этот важный шаг в NLP: впервые одна многоязычная модель превзошла лучшие двуязычные модели в 10 из 14 языковых пар побила SOTA в WMT.
Он не только проще и масштабируем, но и обеспечивает лучший перевод для всех языковых пар! Подход «одна модель — много языков» также упрощает разработку систем перевода в реальных приложениях: замена тысяч моделей только одной упростит создание новых приложений и услуг для всех во всем мире.
Действительно важный и большой шаг в правильном направлении!
И ребята выложили код и веса single best dense model’ей на гит!
📝FAIR MAIR blog 📄 paper 💻 code
Если вдруг пропустили этот важный шаг в NLP: впервые одна многоязычная модель превзошла лучшие двуязычные модели в 10 из 14 языковых пар побила SOTA в WMT.
Он не только проще и масштабируем, но и обеспечивает лучший перевод для всех языковых пар! Подход «одна модель — много языков» также упрощает разработку систем перевода в реальных приложениях: замена тысяч моделей только одной упростит создание новых приложений и услуг для всех во всем мире.
Действительно важный и большой шаг в правильном направлении!
И ребята выложили код и веса single best dense model’ей на гит!
📝
Forwarded from Derp Learning
Допилил колаб с RealESRGAN от Sбера. Добавил обработку загруженных файлов, скачивание архивом. Спрятал код :)
Напомню, сетка увеличивает фото х2 х4 х8, на выбор.
Идеально для улучшения результатов работы @face2comicsbot
Потыкать тут
Напомню, сетка увеличивает фото х2 х4 х8, на выбор.
Идеально для улучшения результатов работы @face2comicsbot
Потыкать тут
👍1
Forwarded from AI для Всех
Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
Ещё одна идея, которая казалось бы была на поверхности, and yet… Берём картиночный автоэнкодер, делим картинку на патчи, прячем их в случайном порядке, и просим декодер восстановить изображение (в режиме self-supervised).
Авторы (Facebook/Meta AI), обнаружили, что скрытие большой части входного изображения, например, 75%, дает нетривиальную и осмысленную задачу для self-supervised обучения. Оказалось, что в такой формулировке, автоэнкодер обучается в ~3 раза быстрее (чем если бы мы учили на изображениях без масок).
Более того, оказалось, что если к такому обученному автоэнкодеру прикрутить голову на классификацию (например), то она будет показывать SOTA результаты. Так же, авторы показывают, что при масштабировании датасета, результаты только улучшаются.
📎 Статья
#selfSupervised #autoencoders #images
Ещё одна идея, которая казалось бы была на поверхности, and yet… Берём картиночный автоэнкодер, делим картинку на патчи, прячем их в случайном порядке, и просим декодер восстановить изображение (в режиме self-supervised).
Авторы (Facebook/Meta AI), обнаружили, что скрытие большой части входного изображения, например, 75%, дает нетривиальную и осмысленную задачу для self-supervised обучения. Оказалось, что в такой формулировке, автоэнкодер обучается в ~3 раза быстрее (чем если бы мы учили на изображениях без масок).
Более того, оказалось, что если к такому обученному автоэнкодеру прикрутить голову на классификацию (например), то она будет показывать SOTA результаты. Так же, авторы показывают, что при масштабировании датасета, результаты только улучшаются.
📎 Статья
#selfSupervised #autoencoders #images