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Keras to Tensorflow

2020-05-03

J’ai cherché ça longtemps : Freezing a Keras model. La documentation de tensorflow est pléthorique, tellement qu’on ne s’y retrouve plus.

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Deep Learning, introduction

2020-05-03

Un article d’introduction au deep learning : Explainable Deep Learning: A Field Guide for the Uninitiated.

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GELU et descente de gradient

2020-01-20

Un article intéressant sur un petit changement numérique dans la fonction d’activation : Gaussian Error Linear Units (GELUS). D’après l’article, cette nouvelle fonction d’activation est comparable à la fonction Relu voire meilleure sur certains problèmes. Cette fonction d’activation est stochastique dans le sens où parfois la fonction retourne x ou 0 selon qu’une variable normale Y est inférieur à x. Le réseau introduit lui-même un bruit lors de la prédiction, la couche suivante doit donc en tenir compte.

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Voiture automatique

2019-08-26

Ce n’est pas une vraie voiture mais un jeu. Il y a néanmoins tout ce qu’il faut pour la construire. AutCar et apprendre les réseaux de neurones dont elle a besoin.

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Réseau de neurones profond et continu

2019-05-24

C’est une idée qui me trottait dans la tête. Pourquoi les réseaux de neurones profonds fonctionnent si bien ? Pourquoi un grand nombre de couches fonctionne-t-il mieux qu’une simple couche alors même qu’on sait prouver que celle-ci peut approximer n’importe quelle fonction continue d’un convexe à valeur dans un convexe ? Démonstration du théorème de la densité des réseaux de neurones.

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Quelques modules intéressants

2019-05-20

pymagnitude : calculer les prédictions de modèles de deep learning un peu plus vite.

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opencl on CPU

2019-04-06

I don’t have GPU when running my unit test, so I use CPU. So I got the following error:

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S’entraîner avec un GPU

2019-04-03

L’utilisation de GPU offre des performances souvent 10 fois supérieures à un CPU mais tout le monde n’a pas du GPU à disposition. Certains recommandent l’utilisation du Google Colab Free GPU Tutorial mais le service a tendance à réallouer les GPU après une ou deux heures ce qui ne permet des apprentissages très longs. Les notebooks d’Azure sont gratuits pour les étudiants et professeurs pour tout ce qui utilise du CPU. Le GPU ne l’est pas.

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Optimisation de calcul sur GPU

2019-02-03

tvm est une librarie de calcul GPU hébergée sur github/tvm et démarré par les concepteurs de xgboost. C’est une librairie de calcul sur GPU un peu comme cupy avec un petit bout de chainer.

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Auto-Keras - auto machine learning

2019-01-22

auto-keras, Auto-Keras: Efficient Neural Architecture Search with Network Morphism … A priori le module est capable de déterminer l’architecture la plus efficace.

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