


Méthodes de génération de données, comment utiliser les réseaux de croyances profondes ?
Le réseau de croyances profondes est un réseau de neurones profonds basé sur des graphiques non orientés et est principalement utilisé dans les modèles génératifs. Les modèles génératifs sont utilisés pour générer de nouveaux échantillons de données similaires à l'ensemble de données d'entraînement, afin que des réseaux de croyances profondes puissent être utilisés pour la génération de données.
Le réseau de croyances profondes se compose de plusieurs couches et neurones. Chaque couche contient plusieurs neurones et chaque neurone est connecté à tous les neurones de la couche précédente. Cependant, il n’existe pas de connexions directes entre les neurones des différentes couches. Dans un réseau de croyances profondes, chaque niveau représente un ensemble de variables aléatoires binaires. Les connexions entre les niveaux ne sont pas dirigées, ce qui signifie que le résultat de chaque niveau peut influencer les autres niveaux, mais il n’y a pas de rétroaction directe.
Le processus de génération d'un réseau de croyances profondes comprend deux étapes : un pré-entraînement non supervisé et un réglage fin supervisé.
Dans la phase de pré-entraînement non supervisée, le réseau de croyances profondes construit le modèle en apprenant les fonctionnalités de l'ensemble de données d'entraînement. Dans cette étape, chaque niveau est traité comme une machine Boltzmann restreinte (RBM), un modèle graphique non orienté pour l'apprentissage des distributions de probabilité. Chaque RBM du réseau de croyance profonde est utilisé pour apprendre un niveau spécifique de fonctionnalités. Le processus d'apprentissage de RBM comprend deux étapes : d'abord, pour chaque échantillon, calculer l'énergie sous le poids actuel ; ensuite, pour chaque poids, calculer le gradient correspondant et utiliser l'algorithme de descente de gradient pour mettre à jour le poids. Ce processus est répété plusieurs fois jusqu'à ce que le RBM apprenne les caractéristiques de l'ensemble de données de formation.
Dans la phase de réglage fin supervisé, le réseau de croyance profonde utilise l'algorithme de rétropropagation pour affiner le réseau afin de mieux l'adapter à l'ensemble de données spécifique. À ce stade, le réseau de croyance profonde est considéré comme un perceptron multicouche (MLP), chaque couche étant connectée à la couche suivante. Les réseaux sont formés pour prédire des résultats spécifiques, tels que des étiquettes de classification ou des valeurs de régression. Grâce à l'algorithme de rétropropagation, le réseau met à jour les pondérations et les biais en fonction de la différence entre les résultats prédits et la sortie réelle afin de réduire progressivement l'erreur. Ce processus est répété plusieurs fois jusqu'à ce que les performances du réseau atteignent le niveau souhaité. Grâce à un réglage fin supervisé, les réseaux de croyances profondes peuvent mieux s'adapter à des tâches spécifiques et améliorer la précision de leurs prédictions.
Par exemple, disons que nous avons un ensemble de données contenant des images de chiffres manuscrits. Nous souhaitons utiliser un réseau de croyances profondes pour générer de nouvelles images de chiffres manuscrits.
Tout d'abord, nous devons convertir toutes les images au format binaire et les alimenter dans le réseau de croyances profondes.
Au cours de la phase de pré-entraînement non supervisée, le réseau de croyance profonde apprendra les caractéristiques de ces images. Lors de l’étape de réglage fin supervisée, le réseau est entraîné à prédire l’étiquette numérique de chaque image. Une fois la formation terminée, nous pouvons utiliser le réseau de croyances profondes pour générer de nouvelles images de chiffres manuscrits. Pour générer de nouvelles images, nous pouvons commencer avec du bruit aléatoire, puis utiliser un réseau de croyances profondes pour générer des valeurs de pixels binaires.
Enfin, nous pouvons reconvertir ces valeurs de pixels au format d'image pour générer une nouvelle image de chiffres manuscrits.
En résumé, le réseau de croyances profondes est un modèle génératif puissant qui peut être utilisé pour générer de nouveaux échantillons de données similaires à l'ensemble de données d'entraînement. Le processus de génération d’un réseau de croyances profondes comprend deux étapes : un pré-entraînement non supervisé et un réglage fin supervisé. En apprenant les caractéristiques de l'ensemble de données, les réseaux de croyances profondes peuvent générer de nouveaux échantillons de données, élargissant ainsi l'ensemble de données et améliorant les performances du modèle.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Écrit précédemment, nous discutons aujourd'hui de la manière dont la technologie d'apprentissage profond peut améliorer les performances du SLAM (localisation et cartographie simultanées) basé sur la vision dans des environnements complexes. En combinant des méthodes d'extraction de caractéristiques approfondies et de correspondance de profondeur, nous introduisons ici un système SLAM visuel hybride polyvalent conçu pour améliorer l'adaptation dans des scénarios difficiles tels que des conditions de faible luminosité, un éclairage dynamique, des zones faiblement texturées et une gigue importante. Notre système prend en charge plusieurs modes, notamment les configurations étendues monoculaire, stéréo, monoculaire-inertielle et stéréo-inertielle. En outre, il analyse également comment combiner le SLAM visuel avec des méthodes d’apprentissage profond pour inspirer d’autres recherches. Grâce à des expériences approfondies sur des ensembles de données publiques et des données auto-échantillonnées, nous démontrons la supériorité du SL-SLAM en termes de précision de positionnement et de robustesse du suivi.

Dans la vague actuelle de changements technologiques rapides, l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage profond (DL) sont comme des étoiles brillantes, à la tête de la nouvelle vague des technologies de l'information. Ces trois mots apparaissent fréquemment dans diverses discussions de pointe et applications pratiques, mais pour de nombreux explorateurs novices dans ce domaine, leurs significations spécifiques et leurs connexions internes peuvent encore être entourées de mystère. Alors regardons d'abord cette photo. On constate qu’il existe une corrélation étroite et une relation progressive entre l’apprentissage profond, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Le deep learning est un domaine spécifique du machine learning, et le machine learning

Près de 20 ans se sont écoulés depuis que le concept d'apprentissage profond a été proposé en 2006. L'apprentissage profond, en tant que révolution dans le domaine de l'intelligence artificielle, a donné naissance à de nombreux algorithmes influents. Alors, selon vous, quels sont les 10 meilleurs algorithmes pour l’apprentissage profond ? Voici les meilleurs algorithmes d’apprentissage profond, à mon avis. Ils occupent tous une position importante en termes d’innovation, de valeur d’application et d’influence. 1. Contexte du réseau neuronal profond (DNN) : Le réseau neuronal profond (DNN), également appelé perceptron multicouche, est l'algorithme d'apprentissage profond le plus courant lorsqu'il a été inventé pour la première fois, jusqu'à récemment en raison du goulot d'étranglement de la puissance de calcul. années, puissance de calcul, La percée est venue avec l'explosion des données. DNN est un modèle de réseau neuronal qui contient plusieurs couches cachées. Dans ce modèle, chaque couche transmet l'entrée à la couche suivante et

Convolutional Neural Network (CNN) et Transformer sont deux modèles d'apprentissage en profondeur différents qui ont montré d'excellentes performances sur différentes tâches. CNN est principalement utilisé pour les tâches de vision par ordinateur telles que la classification d'images, la détection de cibles et la segmentation d'images. Il extrait les caractéristiques locales de l'image via des opérations de convolution et effectue une réduction de dimensionnalité des caractéristiques et une invariance spatiale via des opérations de pooling. En revanche, Transformer est principalement utilisé pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP) telles que la traduction automatique, la classification de texte et la reconnaissance vocale. Il utilise un mécanisme d'auto-attention pour modéliser les dépendances dans des séquences, évitant ainsi le calcul séquentiel dans les réseaux neuronaux récurrents traditionnels. Bien que ces deux modèles soient utilisés pour des tâches différentes, ils présentent des similitudes dans la modélisation des séquences.

Le modèle LSTM bidirectionnel est un réseau neuronal utilisé pour la classification de texte. Vous trouverez ci-dessous un exemple simple montrant comment utiliser le LSTM bidirectionnel pour les tâches de classification de texte. Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques et modules requis : importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Em

Editeur | Radis Skin Depuis la sortie du puissant AlphaFold2 en 2021, les scientifiques utilisent des modèles de prédiction de la structure des protéines pour cartographier diverses structures protéiques dans les cellules, découvrir des médicaments et dresser une « carte cosmique » de chaque interaction protéique connue. Tout à l'heure, Google DeepMind a publié le modèle AlphaFold3, capable d'effectuer des prédictions de structure conjointe pour des complexes comprenant des protéines, des acides nucléiques, de petites molécules, des ions et des résidus modifiés. La précision d’AlphaFold3 a été considérablement améliorée par rapport à de nombreux outils dédiés dans le passé (interaction protéine-ligand, interaction protéine-acide nucléique, prédiction anticorps-antigène). Cela montre qu’au sein d’un cadre unique et unifié d’apprentissage profond, il est possible de réaliser

Les réseaux de neurones convolutifs fonctionnent bien dans les tâches de débruitage d'images. Il utilise les filtres appris pour filtrer le bruit et restaurer ainsi l'image originale. Cet article présente en détail la méthode de débruitage d'image basée sur un réseau neuronal convolutif. 1. Présentation du réseau neuronal convolutif Le réseau neuronal convolutif est un algorithme d'apprentissage en profondeur qui utilise une combinaison de plusieurs couches convolutives, des couches de regroupement et des couches entièrement connectées pour apprendre et classer les caractéristiques de l'image. Dans la couche convolutive, les caractéristiques locales de l'image sont extraites via des opérations de convolution, capturant ainsi la corrélation spatiale dans l'image. La couche de pooling réduit la quantité de calcul en réduisant la dimension des fonctionnalités et conserve les principales fonctionnalités. La couche entièrement connectée est responsable du mappage des fonctionnalités et des étiquettes apprises pour mettre en œuvre la classification des images ou d'autres tâches. La conception de cette structure de réseau rend les réseaux de neurones convolutifs utiles dans le traitement et la reconnaissance d'images.

Le réseau neuronal siamois est une structure de réseau neuronal artificiel unique. Il se compose de deux réseaux de neurones identiques partageant les mêmes paramètres et poids. Dans le même temps, les deux réseaux partagent également les mêmes données d’entrée. Cette conception a été inspirée par des jumeaux, car les deux réseaux de neurones sont structurellement identiques. Le principe du réseau neuronal siamois est d'accomplir des tâches spécifiques, telles que la correspondance d'images, la correspondance de textes et la reconnaissance de visages, en comparant la similitude ou la distance entre deux données d'entrée. Pendant la formation, le réseau tente de mapper des données similaires vers des régions adjacentes et des données différentes vers des régions distantes. De cette manière, le réseau peut apprendre à classer ou à faire correspondre différentes données pour obtenir des résultats correspondants.
