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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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10 choses à savoir sur le deep learning

2018-12-18

Il n’existe pas encore de théorie sur le deep learning qui se différence du machine learning classique. Il existe en revanche quelques astuces utiles pour apprendre des modèles. En voici 10 toutes à connaître : The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply.

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Notebooks sur le deep learning par le créateur de Keras

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Deep model from one framework to another

2018-10-24

I discovered the python module MMdnn which implements many conversions between frameworks, from tensorflow to pytorch and many others (see tested models). It does propose a visualizer too: MMDNN Visualizer. And many models can be downloaded: Model Collection. Available on PyPi.

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