- во многих областях reinforcement learning (далее RL)
- в VAE с дискретными латентными переменными
- в GAN с дискретными генераторами
Как поступать в таких ситуациях?
Под катом много формул и гифок.
Пользователь
Новогодние праздники — прекрасный повод попрокрастинировать в уютной домашней обстановке и вспомнить дорогие сердцу мемы из 2k17, уходящие навсегда, как совесть Electronic Arts.
Однако даже обильно сдобренная салатами совесть иногда просыпалась и требовала хоть немного взять себя в руки и заняться полезной деятельностью. Поэтому мы совместили приятное с полезным и на примере любимых мемов посмотрели, как можно спарсить себе небольшую базу
данных, попутно обходя всевозможные блокировки, ловушки и ограничения, расставленные сервером на нашем пути. Всех заинтересованных любезно приглашаем под кат.
Привет, Хабр! Мы продолжаем нашу традицию и снова выпускаем ежемесячный набор рецензий на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!
Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Напоминаем, что описания статей даются без изменений и именно в том виде, в котором авторы запостили их в канал #article_essence. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.
Привет, Хабр! Сегодня я хочу рассказать вам, как можно изменить свое лицо на фото, используя довольно сложный пайплайн из нескольких генеративных нейросетей и не только. Модные недавно приложения по превращению себя в даму или дедушку работают проще, потому что нейросети медленные, да и качество, которое можно получить классическими методами компьютерного зрения, и так хорошее. Тем не менее, предложенный способ мне кажется очень перспективным. Под катом будет мало кода, зато много картинок, ссылок и личного опыта работы с GAN'ами.
Необходимое предисловие: я решил попробовать современный формат несения света в массы и пробую стримить на YouTube про deep learning.
В частности, в какой-то момент меня попросили рассказать про attention, а для этого нужно рассказать и про машинный перевод, и про sequence to sequence, и про применение к картинкам, итд итп. В итоге получился вот такой стрим на час:
Я так понял по другим постам, что c видео принято постить его транскрипт. Давайте я лучше вместо этого расскажу про то, чего в видео нет — про новую архитектуру нейросетей для работы с последовательностями, основанную на attention. А если нужен будет дополнительный бэкграунд про машинный перевод, текущие подходы, откуда вообще взялся attention, итд итп, вы посмотрите видео, хорошо?
Новая архитектура называется Transformer, была разработана в Гугле, описана в статье Attention Is All You Need (arxiv) и про нее есть пост на Google Research Blog (не очень детальный, зато с картинками).
Поехали.
Определение Докера в Википедии звучит так:
программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.
Ого! Как много информации.
Основам git мне пришлось научиться на своем первом месте работы (около трех лет назад).
С тех пор я считал, что для полноценной работы нужно запомнить всего-лишь несколько команд:
git add <path>
git commit
git checkout <path/branch>
git checkout -b <new branch>
И дополнительно:
git push/pull
git merge <branch>
git rebase master
(а что, можно еще и на другие ветки ребейзить? О_о)В принципе, я и сейчас во многом так считаю, но со временем волей-неволей начинаешь узнавать интересные трюки.
Привет.
Я впервые пишу в поток об управлении и найме персонала. Речь пойдет об одном из способов классифицировать ваших будущих или действующих программистов. Мой основной тезис: все разработчики, грубо говоря, делятся на 4 больших типажа и каждому из этих типажей есть своя область применения. Попытка направить неправильный типаж на решение неподходящих для него задач ведет к провалу (неэффективная работа, или сотрудник покидает команду). Хотите знать почему так — добро пожаловать под кат. Приготовьтесь, текста много.
Hello, my name is David. I would fail to write bubble sort on a whiteboard. I look code up on the internet all the time. I don't do riddles.
— DHH (@dhh) February 21, 2017
Несколько лет назад я внезапно получил звонок от рекрутера с предложением поработать в Швеции в “хорошо финансируемом стартапе” (забавно, что моё резюме он нашёл на Odesk, где у меня давно был профиль, но ни одного завершённого проекта). Надо вам сказать, что в этой стране мне уже приходилось работать ранее, правда, находясь в затяжной командировке, как работник российской компании, потому неплохое представление о жизни в Швеции у меня уже было. С тех пор я обзавёлся детьми, и потому многие реалии шведской жизни мне предстояло открывать для себя впервые.