Invertible Neural Networks for Graph Prediction
Github: https://github.com/hamrel-cxu/invertible-graph-neural-network-ignn
Paper: https://arxiv.org/abs/2206.01163v1
Github: https://github.com/hamrel-cxu/invertible-graph-neural-network-ignn
Paper: https://arxiv.org/abs/2206.01163v1
🦠 MaSIF- Molecular Surface Interaction Fingerprints: Geometric deep learning to decipher patterns in protein molecular surfaces.
MaSIF is a proof-of-concept method to decipher patterns in protein surfaces important for specific biomolecular interactions.
Github: https://github.com/LPDI-EPFL/masif
Paper: https://www.nature.com/articles/s41592-019-0666-6
Data: https://github.com/LPDI-EPFL/masif#MaSIF-data-preparation
@machinelearning_ru
MaSIF is a proof-of-concept method to decipher patterns in protein surfaces important for specific biomolecular interactions.
Github: https://github.com/LPDI-EPFL/masif
Paper: https://www.nature.com/articles/s41592-019-0666-6
Data: https://github.com/LPDI-EPFL/masif#MaSIF-data-preparation
@machinelearning_ru
https://t.me/itchannels_telegram - полезные ресурсы для датасаентистов, мл-специалистов.
👍3❤1
🔥 LAION-5B: НОВАЯ ЭРА ОТКРЫТЫХ КРУПНОМАСШТАБНЫХ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ НАБОРОВ ДАННЫХ
https://uproger.com/laion-5b-novaya-era-otkrytyh-krupnomasshtabnyh-multimodalnyh-naborov-dannyh/
Dataset: https://laion.ai/laion-5b-a-new-era-of-open-large-scale-multi-modal-datasets/
@machinelearning_ru
https://uproger.com/laion-5b-novaya-era-otkrytyh-krupnomasshtabnyh-multimodalnyh-naborov-dannyh/
Dataset: https://laion.ai/laion-5b-a-new-era-of-open-large-scale-multi-modal-datasets/
@machinelearning_ru
👍8❤1
😻 Gato модель с миллиардами параметров от Deepmind
DeepMind представила кросс-модальную универсальную модель с 1.2 миллиардами параметров Gato. Gato может выполнять более 600 задач, таких как воспроизведение видеоигр, создание субтитров к изображениям и управление роботами.
DeepMind обучила Gato на датасетах, включающих опыт работы агента как в моделируемых, так и в реальных средах, а также на датасетах естественного языка и изображений.
Gato имеет архитектуру трансформера, которая была выбрана для решения сложных задач на рассуждение, демонстрации способностей к обобщению текстов, созданию музыки, классификации объектов на фотографиях и анализу последовательностей белков.
https://uproger.com/gato-model-s-milliardami-parametrov-ot-deepmind/
Deepmind: https://www.deepmind.com/publications/a-generalist-agent
Статья: https://arxiv.org/pdf/2205.06175
@machinelearning_ru
DeepMind представила кросс-модальную универсальную модель с 1.2 миллиардами параметров Gato. Gato может выполнять более 600 задач, таких как воспроизведение видеоигр, создание субтитров к изображениям и управление роботами.
DeepMind обучила Gato на датасетах, включающих опыт работы агента как в моделируемых, так и в реальных средах, а также на датасетах естественного языка и изображений.
Gato имеет архитектуру трансформера, которая была выбрана для решения сложных задач на рассуждение, демонстрации способностей к обобщению текстов, созданию музыки, классификации объектов на фотографиях и анализу последовательностей белков.
https://uproger.com/gato-model-s-milliardami-parametrov-ot-deepmind/
Deepmind: https://www.deepmind.com/publications/a-generalist-agent
Статья: https://arxiv.org/pdf/2205.06175
@machinelearning_ru
👍10
Selectel продлевает миграционные каникулы
Сейчас многие компании заняты реорганизацией своей инфраструктуры. Чтобы помочь этому процессу, в @Selectel продлили миграционные каникулы для переноса данных в объектное хранилище.
Миграционные каникулы позволяют не оплачивать запросы и хранение 30 дней с момента одобрения заявки. Этот период полностью покрывает время на подготовительные работы и снижает нагрузку на бизнес.
— Перенос данных в облачное объектное хранилище, поддерживающее S3 API.
— Специалисты Selectel помогут определить проблемные зоны, например, график бэкапов или обновления сертификатов.
— Selectel Global Connect поможет объединить сегменты территориально разнесенной инфраструктуры или развернуть гибридное облако.
— Selectel заботится о том, чтобы данные не зависли между двух хранилищ. Каникулы устроены так, чтобы пользователи имели возможность не торопиться и мигрировать по плану
Оставьте заявку и начните миграционные каникулы уже сегодня: https://slc.tl/stgey
Сейчас многие компании заняты реорганизацией своей инфраструктуры. Чтобы помочь этому процессу, в @Selectel продлили миграционные каникулы для переноса данных в объектное хранилище.
Миграционные каникулы позволяют не оплачивать запросы и хранение 30 дней с момента одобрения заявки. Этот период полностью покрывает время на подготовительные работы и снижает нагрузку на бизнес.
— Перенос данных в облачное объектное хранилище, поддерживающее S3 API.
— Специалисты Selectel помогут определить проблемные зоны, например, график бэкапов или обновления сертификатов.
— Selectel Global Connect поможет объединить сегменты территориально разнесенной инфраструктуры или развернуть гибридное облако.
— Selectel заботится о том, чтобы данные не зависли между двух хранилищ. Каникулы устроены так, чтобы пользователи имели возможность не торопиться и мигрировать по плану
Оставьте заявку и начните миграционные каникулы уже сегодня: https://slc.tl/stgey
👍6
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
ia = np.array([True >> 0, False, True])
print(a[ia].sum())
👍10
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
6%
1
5%
2
11%
3
22%
4
13%
5
10%
6
34%
Посмотреть результаты
👍8👏2🥰1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💬 Text2Human - Official PyTorch Implementation
We synthesize full-body human images starting from a given human pose
Github: https://github.com/yumingj/Text2Human
Project: https://yumingj.github.io/projects/Text2Human.html
StyleGAN: https://github.com/stylegan-human/stylegan-human
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.15996v1
Dataset: https://github.com/yumingj/DeepFashion-MultiModal
Demo video: https://youtu.be/yKh4VORA_E0
@machinelearning_ru
We synthesize full-body human images starting from a given human pose
Github: https://github.com/yumingj/Text2Human
Project: https://yumingj.github.io/projects/Text2Human.html
StyleGAN: https://github.com/stylegan-human/stylegan-human
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.15996v1
Dataset: https://github.com/yumingj/DeepFashion-MultiModal
Demo video: https://youtu.be/yKh4VORA_E0
@machinelearning_ru
🔥3
🔥 210 проектов машинного обучения (с исходным кодом), которые вы можете создать уже сегодня
Список проектов
@machinelearning_ru
Список проектов
@machinelearning_ru
Дзен | Статьи
210 проектов машинного обучения (с исходным кодом), которые вы можете реализовать уже сегодня
Статья автора «Машинное обучение» в Дзене ✍: #BigData #Analytics #DataScience #AI #MachineLearning #IoT #IIoT #Python #RStats #TensorFlow #Java #CloudComputing #JS #DataScientist #Programming...
❤10🔥7🥰2🤔1
Pulse – инструмент, который превращает пиксилезированные фотографии лица в картинки с высоким качеством
Получив входное изображение с низким разрешением, PULSE ищет в выходных данных генеративной модели (StyleGAN) изображения с высоким разрешением, которые перцептивно схожи с входной картинкой
@machinelearning_ru | #Python #AI #Interesting
Получив входное изображение с низким разрешением, PULSE ищет в выходных данных генеративной модели (StyleGAN) изображения с высоким разрешением, которые перцептивно схожи с входной картинкой
@machinelearning_ru | #Python #AI #Interesting
👍18👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Tensorspace – Фреймворк для 3D-визуализации нейронных сетей, создания интерактивной и интуитивно понятной модели в браузерах и поддержки предварительно обученных моделей глубокого обучения от TensorFlow, Keras, TensorFlow.js
#GitHub | #JavaScript #3D #Visualization
@machinelearning_ru
#GitHub | #JavaScript #3D #Visualization
@machinelearning_ru
👍19🥰1
DALL-E 2 от OpenAI: еще более удивительные результаты!
https://www.youtube.com/watch?v=lbUluHiqwoA&ab_channel=TwoMinutePapers
@machinelearning_ru
https://www.youtube.com/watch?v=lbUluHiqwoA&ab_channel=TwoMinutePapers
@machinelearning_ru
YouTube
OpenAI’s DALL-E 2: Even More Beautiful Results! 🤯
❤️ Train a neural network and track your experiments with Weights & Biases here: http://wandb.me/paperintro
📝 The paper "Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents" is available here:
https://openai.com/dall-e-2/
📝 Our Separable Subsurface…
📝 The paper "Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents" is available here:
https://openai.com/dall-e-2/
📝 Our Separable Subsurface…
👍5🔥3
🔥 Полезные библиотеки Python
DeepFaceLive - Python утилита для создания дипфейков в режиме реального времени для потоковой передачи и видеозвонков.
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github
DeepFaceLive - Python утилита для создания дипфейков в режиме реального времени для потоковой передачи и видеозвонков.
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github
👍10
✅ GPT-4chan более 3 лет обучался на постах с «политически некорректных» блогов 4chan.
GPT-4chan обучен на обсуждениях политических тем. Его предполагаемое использование состоит в том, чтобы воспроизводить текст в соответствии с распределением его входных данных. GPT-4chan может быть полезным инструментом для исследования дискурса в анонимных онлайн-сообществах.
Website : https://gpt-4chan.com
Модель: https://huggingface.co/ykilcher/gpt-4chan
Code: https://github.com/yk/gpt-4chan-public
Video: https://youtu.be/efPrtcLdcdM
Dataset: https://zenodo.org/record/3606810#.YpjGgexByDU
@machinelearning_ru
GPT-4chan обучен на обсуждениях политических тем. Его предполагаемое использование состоит в том, чтобы воспроизводить текст в соответствии с распределением его входных данных. GPT-4chan может быть полезным инструментом для исследования дискурса в анонимных онлайн-сообществах.
Website : https://gpt-4chan.com
Модель: https://huggingface.co/ykilcher/gpt-4chan
Code: https://github.com/yk/gpt-4chan-public
Video: https://youtu.be/efPrtcLdcdM
Dataset: https://zenodo.org/record/3606810#.YpjGgexByDU
@machinelearning_ru
huggingface.co
ykilcher/gpt-4chan · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
👍11🥰2😁1
📯 Генерирование синтетических обучающих данных с поддержкой масштабирования для задач NLP с помощью T0PP
https://nuancesprog.ru/p/15795/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/15795/
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Генерирование синтетических обучающих данных с поддержкой масштабирования для задач NLP с помощью T0PP
Проблемы с производством тренировочных данных для моделей МО? На помощь приходит мощный инструмент T0PP!
👍8