Thành phố Cuồng loạn

1. Giới thiệu Khi sử dụng DCT-Net để xử lý ảnh hoạt hình hóa chân dung, bạn có thể gặp phải tình trạng xử lý một ảnh đơn lẻ khá nhanh, nhưng khi xử lý hàng loạt lại mất rất nhiều thời gian. Thực tế, vấn đề thường không nằm ở bản thân mô hình mà là do tài nguyên GPU chưa được tận dụng triệt để. Qua thử nghiệm thực tế, với một số kỹ thuật tối ưu ...

Đào Tạo Phân Tán với Horovod và TF Distributed trong Handson-ML2 Trong thế học máy hiện đại, việc huấn luyện mô hình trên một GPU đơn thường trở thành nút thắt cổ chai. Khi bộ dữ liệu quá lớn hoặc mô hình phức tạp, thời gian huấn luyện có thể kéo dài hàng tuần. Bài viết này sẽ giới thiệu hai giải pháp đào tạo phân tán hiệu quả từ dự án handson ...

Fashion-MNIST là bộ dữ liệu hình ảnh sản phẩm thời trang thay thế cho MNIST, trở thành công cụ chuẩn hóa quan trọng trong lĩnh vực học máy. Bộ dữ liệu này chứa 10 lớp sản phẩm thời trang không chỉ giải quyết vấn đề MNIST quá đơn giản mà còn cung cấp môi trường thử nghiệm đầy thử thách hơn cho các thuật toán thị giác máy tính. Bài viết này sẽ hư ...

Nguyên lý Xác thực AI Xác thực AI sử dụng thuật toán phân tích đặc điểm sinh trắc học để xác minh danh tính. Kỹ thuật này ứng dụng trong kiểm soát truy cập, thanh toán điện tử và hệ thống bảo mật. Quy trình bao gồm thu thập dữ liệu người dùng, huấn luyện mô hình học máy, và liên tục tối ưu hóa độ chính xác. Công nghệ Phát hiện Khuôn mặt Nguyên ...

Giới thiệu Bài viết này trình bày quá trình tái tạo mô hình phát hiện bất thường VAE-LSTM. Mô hình kết hợp giữa mạng Variational Autoencoder (VAE) và mạng Long Short-Term Memory (LSTM) để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian. Cấu hình môi trường Môi trường được sử dụng trong quá trình tái tạo bao gồm: Python 3.7 TensorFlow 1.15 NumPy 1. ...

Tối ưu hiệu suất của Active Learning Playground: Tăng tốc bằng GPU và xử lý tập dữ liệu lớn --------------------------------------------- Active Learning Playground là một dự án nguồn mở tập trung vào nghiên cứu và ứng dụng các thuật toán học chủ động (Active Learning). Dự án cung cấp nhiều phương pháp lấy mẫu và工 cụ xử lý tập dữ liệu, giúp ...

Mã nguồn triển khai Faster R-CNN trên Keras có thể tải xuống từ địa chỉ: https://github.com/yhenon/keras-frcnn. Sau khi tải về và mở bằng PyCharm (đảm bảo đã cài đặt Tensorflow-gpu và Keras), bạn sẽ thấy cấu trúc của dự án như sau: Tiếp theo, cần điều chỉnh tệp requirements.txt và thiết lập phiên bản Keras tương thích với hệ thống đã cài đặt. V ...