Hluboké modely pohánějí vidění i řeč: od detekce po ASR. Self-supervised učení redukuje nároky na anotace.
Kategória: Deep Learning
Neuronové sítě: Principy fungování, aktivace a architektura
Neuronové sítě se učí z dat minimalizací ztráty. Kombinace vrstev a aktivací umožní modelům zobecňovat vzory i v šumu.
Architektury hlubokého učení: CNN, RNN a Transformer modely
CNN umí prostor, RNN sekvence, Transformery zvládnou kontext přes pozornost a škálují díky paralelizaci.
Optimalizace modelů a přenosové učení: Fine-tuning a efektivita
Přenosem učení zrychlíte vývoj. Správná regularizace a plánování rychlosti učení zlepší generalizaci.
Trénování hlubokých modelů na GPU: Akcelerace a paralelní zpracování
GPU zrychlí trénink pomocí mini-batchů a mixed precision. Profilujte úzká hrdla a optimalizujte využití paměti.