Friki Work

Para mejorar la capacidad de generalización del modelo, se aplica aumento de datos (data augmentation) incorporando una rotación aleatoria en el preprocesamiento de las imágenes: import torchvision.transforms as T data_augmentation = T.Compose([ T.RandomRotation(degrees=30), # Otras transformaciones adicionales ]) Para reducir signif ...

Descripción General del Proyecto TorchKeras combina la flexibilidad característica de PyTorch con la simplicidad de uso de Keras. Los principios fundamentales del diseño son tres: legibilidad, funcionalidad y adaptabilidad. El núcleo del código base contiene aproximadamente 200 líneas, aunque soporta características avanzadas como barras de ...

Objetivos del proyecto Segmentar píxel a píxel deslizamientos de tierra mediante una arquitectura UNet. Implementar el flujo de entrenamiento con PyTorch. Crear un sistema de detección y visualización de deslizamientos. Capacidad de inferencia en imágenes individuales, videos o lotes de imágenes de sensores remotos. 1. Configuración del entor ...

TorchSparse es una biblioteca de alto rendimiento diseñada específicamente para el procesamiento de nubes de puntos, desarrollada por el Han Lab del MIT. Su objetivo principal es ofrecer un marco eficiente y flexible para el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales con convoluciones dispersas en unidades de procesamiento gráfico (GPU). ...

Tutorial completo: Resolviendo problemas de compatibilidad con weights_only=False en proyectos de deep learning Introducción al proyecto y objetivos de aprendizaje Este tutorial aborda un proyecto innovador que combina la tecnología de aprendizaje profundo con estéticas tradicionales chinas para analizar la similitud semántica entre textos e ...

La predicción de fenómenos climáticos a partir de series temporales es un problema complejo y desafiante. Los sistemas meteorloógicos exhiben una dinámica altamente no lineal e interactúan a múltiples escalas espaciales y temporales. Las variables relevantes, como temperatura, presión, humedad y viento, están interconectadas, lo que incrementa ...

Origen y funcionamiento de ccmusic-database ccmusic-database es un sistema de clasificación de géneros musicales que aprovecha modelos de visión por computadora preentrenados para analizar representaciones visuales del audio. En lugar de entrenar una red desde cero sobre señales sonoras, la herramienta convierte el audio en una imagen espectro- ...

Introducción: ¿Por qué las empresas de tecnología educativa necesitan una implementación de IA elástica? Imagine que es el director técnico de una empresa de tecnología educativa y está desarrollando un sistema de contenido inteligente. Este sistema requiere un modelo ResNet18 para analizar imágenes de tareas subidas por los estudiantes, identi ...

Este recurso presenta la implementación de nueve algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) utilizando PyTorch, orientado a principiantes en el campo. Los algoritmos incluidos son REINFORCE, Actor-Critic, Rainbow-DQN, PPO-discrete, PPO-continous, DDPG, TD3, SAC y PPO-discrete-RNN. Requisitos del Entorno Para ejecutar las implementaci ...

Casos prácticos con TransCoder: Demostración completa de conversión de código C++ a Java TransCoder es una herramienta de conversión de lenguajes de programación basada en Pytorch, implementada a partir del paper "Unsupervised Translation of Programming Languages". Esta herramienta permite la conversión no supervisada de código entre ...