Thành phố Cuồng loạn

Mô hình RetinexNet áp dụng lý thuyết Retinex cổ điển thông qua mạng neural sâu để giải quyết vấn đề xử lý ảnh thiếu sáng. Bằng cách tách biệt ánh sáng và phản xạ bề mặt, hệ thống này khôi phục chi tiết và độ tương phản của hình ảnh trong điều kiện môi trường yếu sáng. Việc tinh chỉnh các siêu tham số đóng vai trò then chốt để đạt được chất ...

Tại sao nên chọn Thinc cho bài toán gán nhãn chuỗi? Thinc cung cấp một giao diện lập trình hàm độc đáo, giúp việc xây dựng mô hình trở nên trực quan và linh hoạt hơn. Thư viện này tích hợp mượt mà với Hugging Face Transformers, cho phép bạn tận dụng sức mạnh của các mô hình được huấn luyện sẵn. Với các tác vụ phức tạp như gán nhãn chuỗi, khả nă ...

Tổng quan về môi trường container hóa Trong quy trình phát triển học sâu (deep learning), việc đồng bộ hóa môi trường giữa các thành viên thường gặp nhiều trở ngại do khác biệt về hệ điều hành, phiên bản driver hay thư viện phụ thuộc. Giải pháp container hóa thông qua Docker giúp chuẩn hóa không gian làm việc, và hình ảnh PyTorch-CUDA v2.6 là m ...

Công cụ tải lấy bản nháp video địa phương hóa dựa trên học máy sâu, tạo ra tệp SRT. Không cần đăng ký API bên thứ ba, thực hiện nhận dạng văn bản cục bộ. Đây là một khung làm việc tải lấy bản nháp video dựa trên học máy sâu, bao gồm việc phát hiện khu vực bản nháp và trích xuất nội dung bản nháp. Công cụ giao diện người dùng để tải lấy bản nháp ...

Tối ưu hiệu suất PyTorch với CUDA Graph và Container Image Bạn có từng rơi vào tình huống này: model đã được tinh chỉnh kỹ lưỡng, các tham số đã được cố định, nhưng khi triển khai dịch vụ inference vẫn bị mắc kẹt ở ngưỡng "độ trễ cao, throughput thấp"? CPU usage tăng vọt lên 90%, trong khi GPU lại thường xuyên rảnh rỗi — dù sức mạnh t ...

1. Khái niệm cơ bản về Mô hình Lớn 1.1. Đôi nét về Mô hình Lớn Mô hình lớn, như tên gọi, là những mô hình học máy có quy mô cực kỳ lớn, chứa hàng tỷ hoặc thậm chí hàng trăm tỷ tham số. Những mô hình này có khả năng xử lý và hiểu thông tin phức tạp, từ việc nhận diện vật thể trong ảnh cho đến việc tạo ra văn bản tự nhiên. Các ví dụ tiêu b ...

Trên nền tảng Horizon Journey 6 (Nash), việc cấu hình input_type_rt là rgb và layout là NHWC mang lại lợi thế lớn về hiệu suất. Khi dữ liệu đầu vào từ cảm biến hoặc luồng xử lý trước đã ở định dạng này, cấu hình trên giúp loại bỏ các thao tác chuyển đổi định dạng dư thừa, từ đó giảm độ trễ (latency). Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết cách thực ...

Phương pháp Deep Conditional Distribution Regression (DCDR) cho phép ta không chỉ dự đoán giá trị kỳ vọng mà còn xây dựng toàn bộ phân phối xác suất của biến mục tiêu khi biết đầu vào. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích trong các bài toán quản lý rủi ro, dự báo thời tiết, phân tích tín dụng… nơi việc nắm rõ mức độ bất định quan trọng hơn một điểm dự ...

Phần 1: Cài đặt NVIDIA Driver 1. Xác định phiên bản NVIDIA phù hợp Trước khi cài đặt, hãy xác định phiên bản GPU của bạn và tải driver tương ứng từ trang web của NVIDIA. Bạn có thể tham khảo Compute Capability tại đây. 2. Các bước chuẩn bị trước khi cài đặt Đảm bảo hệ thống đã cài đặt các gói header và development package cho kernel đang chạy. ...

Hồi quy Logistic (Logistic Regression) Mặc dù tên gọi có chứa từ "hồi quy", nhưng Logistic Regression thực chất được sử dụng cho các bài toán phân loại (classification). Trong các bài toán này, thay vì dự đoán một giá trị cụ thể, mô hình sẽ trả về xác suất xảy ra của một sự kiện, thường nằm trong khoảng [0, 1]. Hàm Logistic (Sigmoid) Để ánh xạ ...