PyTorch / Нейросети и глубокое обучение

Microsoft ViSNet: предсказание активности молекул

3 марта 2024

Microsoft ViSNet: предсказание активности молекул

Microsoft опубликовала ViSNet – графовую нейросеть, моделирующую геометрию сложных молекул для предсказания их активности. ViSNet может значительно ускорить поиск и изучение новых лекарств. Моделирование молекулярной геометрии позволяет предсказывать, как молекулярные…

PyTorch-LifeStream: библиотека Сбера для обработки событийных данных

5 февраля 2022

PyTorch-LifeStream: библиотека Сбера для обработки событийных данных

Сбер опубликовал в открытом доступе PyTorch-Lifestream — библиотеку алгоритмов построения векторных представлений событийных данных. Библиотека позволяет обрабатывать терабайтные объемы таких данных, как банковские транзакции, игровые события и истории покупок. Библиотека…

Невидимая клавиатура для смартфонов на основе декодеров

18 сентября 2021

Невидимая клавиатура для смартфонов на основе декодеров

Ученые разработали модель, позволяющую вводить текст на смартфонах на основе памяти пользователя о расположении букв в раскладке клавиатуры. Такая клавиатура позволяет набирать текст на 160% быстрее, чем при использовании экранной…

PyTorch-плагин Amazon для прямого доступа к датасетам S3

13 сентября 2021

PyTorch-плагин Amazon для прямого доступа к датасетам S3

Amazon выпустила open-source плагин для PyTorch, предназначенный для получения доступа к датасетам, хранящимся в Amazon Simple Storage Service (S3). Плагин позволяет в потоковом режиме манипулировать датасетами любого размера, устраняя необходимость…

Новый метод переноса стиля ArtFlow позволяет выполнять стилизацию изображений без потерь

12 апреля 2021

Новый метод переноса стиля ArtFlow позволяет выполнять стилизацию изображений без потерь

ArtFlow — это фреймворк для переноса стиля изображения без потерь с помощью обратимых нейронных потоков. Код в открытом доступе на Github. Зачем это нужно Задача универсального переноса стиля (UST) позволяет…

GraphGallery: библиотека для графовых нейросетей на PyTorch и TensorFlow

2 марта 2021

GraphGallery: библиотека для графовых нейросетей на PyTorch и TensorFlow

GraphGallery — это библиотека для обучения и тестирований графовых нейросетей. В GraphGallery реализованы состязательные атаки на графовые нейросети. Библиотека совместима с PyTorch, TensorFlow 2.x, Pytorch Geometric (PyG) и Deep Graph Library (DGL).…

FaceX-Zoo: библиотека на PyTorch для распознавания лица на изображении

29 января 2021

FaceX-Zoo: библиотека на PyTorch для распознавания лица на изображении

FaceX-Zoo — это открытая библиотека на PyTorch для распознавания лица на изображениях. Библиотека предоставляет модуль для обучения моделей с разными конфигурациями функционала ошибки и базовой архитектуры. Кроме того, в FaceX-Zoo…

PyTorch 1.3: квантизация, перенос модели на мобильные устройства и именованные тензоры

16 октября 2019

PyTorch 1.3: квантизация, перенос модели на мобильные устройства и именованные тензоры

В новой версии PyTorch появился функционал для квантизации, переноса модели на мобильные устройства и именованных тензоров. Квантизация — это метод уменьшения размера обученной нейросети. Помимо этого, для PyTorch опубликовали библиотеки…

CrypTen: инструмент для обучения моделей на зашифрованных данных

15 октября 2019

CrypTen: инструмент для обучения моделей на зашифрованных данных

CrypTen — это обертка над PyTorch для обучения нейросетевых моделей на зашифрованных данных. Это снимает ограничения в использовании PyTorch в задачах, где секретность данных приоритетна. Несмотря на прогресс в обучении…

NVIDIA выпустили обертку над PyTorch для обучения моделей

16 сентября 2019

NVIDIA выпустили обертку над PyTorch для обучения моделей

Neural Modules (NeMo) — это библиотека от NVIDIA для обучения нейросетевых моделей. NeMo основана на PyTorch. NeMo делится на коллекции моделей для задач из отдельных сфер. Сейчас доступны две коллекции:…

Обновления: PyTorch 1.2, torchtext 0.4, torchaudio 0.3 и torchvision 0.4

14 августа 2019

Обновления: PyTorch 1.2, torchtext 0.4, torchaudio 0.3 и torchvision 0.4

Вышли обновления для библиотеки PyTorch и дополнительных библиотек для обработки текста, аудио и изображений. В PyTorch добавился модуль с трансформером, в torchaudio — новые способы трансформации и стандартизации аудиоданных, в…

Как конвертировать модель из TensorFlow в PyTorch

13 августа 2019

Как конвертировать модель из TensorFlow в PyTorch

Разработчики из HuggingFace опубликовали тьюториал по конвертированию предобученных моделей из TensorFlow в PyTorch. Это может пригодиться при попытке внедрить предобученную модель на TF в пайплайн на PyTorch. В качестве примера…

PyTorch Hub: база предобученных моделей на PyTorch

14 июня 2019

PyTorch Hub: база предобученных моделей на PyTorch

PyTorch Hub — это открытая база с предобученными нейросетевыми моделями на PyTorch. Сейчас в базе 19 моделей, в том числе для задач компьютерного зрения и обработки естественного языка. PyTorch Hub…

Pytorch выпустили обновление библиотеки для компьютерного зрения torchvision 0.3

26 мая 2019

Pytorch выпустили обновление библиотеки для компьютерного зрения torchvision 0.3

Библиотека torchvision с инструментами для компьютерного зрения на Pytorch обновилась до версии 0.3. В обновленной версии был расширен список доступных моделей для распознавания объектов, семантической/instance сегментаций и распознавания опорных точек…

Facebook представила фреймворк PyTorch BigGraph

4 апреля 2019

Facebook представила фреймворк PyTorch BigGraph

На конференции SysML компания Facebook представила PyTorch BigGraph (PBG) — распределенную систему для обучения векторного представления графов. Особенность этой системы в том, что она рассчитана на большие графы, содержащие до…

PyTorch и TensorFlow: отличия и сходства фреймворков

11 января 2019

PyTorch и TensorFlow: отличия и сходства фреймворков

В статье будет рассказано о главных сходствах и различиях между двумя популярными фреймворками глубокого обучения — PyTorch и TensorFlow. Почему такой выбор библиотек? Существует много фреймворков глубокого обучения, многие из…

VGG16 — нейросеть для выделения признаков изображений

23 ноября 2018

VGG16 — нейросеть для выделения признаков изображений

VGG16 — модель сверточной нейронной сети, предложенная K. Simonyan и A. Zisserman из Оксфордского университета в статье “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”. Модель достигает точности 92.7% —…

Сверточная нейронная сеть на PyTorch: пошаговое руководство

26 октября 2018

Сверточная нейронная сеть на PyTorch: пошаговое руководство

В предыдущем вводном туториале по нейронным сетям была создана трехслойная архитектура для классификации рукописных символов датасета MNIST. В конце туториала была показана точность приблизительно 86%. Для простого датасета, как MNIST,…

Туториал по PyTorch: от установки до готовой нейронной сети

22 октября 2018

Туториал по PyTorch: от установки до готовой нейронной сети

Если вы уже пробовали создавать собственные глубокие нейронные сети с помощью TensorFlow и Keras, то, вероятно, знакомы с чувством разочарования при отлаживании этих библиотек. Хотя они имеют API на Python,…

В MIT создали нейросеть, которая обучит роботов сегментировать и передвигать предметы

10 сентября 2018

В MIT создали нейросеть, которая обучит роботов сегментировать и передвигать предметы

Исследователи из MIT разработали алгоритм компьютерного зрения Dense Object Net, который помогает роботам в реальном времени распознавать, анализировать и определять назначение новых объектов. Теперь роботы смогут лучше манипулировать предметами — выбирать нужный предмет из нескольких, оценив его свойства. Как работает алгоритм…