PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей. Для использования этого фреймворка, часто достаточно поверхностно понимать работу алгоритмов машинного обучения.В этой статье мы продолжим реализацию собственный библиотеки машинного обучения на NumPy! Читать далее
Говорят, что невозможно по-настоящему возненавидеть кого-то, если сначала не полюбил его. Не знаю, справедливо ли это в целом, но это определённо описывает моё отношение к NumPy.NumPy — это ПО для выполнения вычислений с массивами на Python. Оно невероятно популярно и очень сильно повлияло на все популярные библиотеки машинного обучения, например, на PyTorch. Эти библиотеки во многом имеют те же самые проблемы, но для конкретики я рассмотрю NumPy. Читать далее
Давайте рассмотрим, как использовать линейную алгебру и тензорные операции, чтобы создать всем известную игру в 12 строк. Будем использовать PyTorch и NumPy. Можно было использовать даже какую-то одну из библиотек, но у PyTorch прекрасное Tensor API, а в NumPy есть хорошая функция под названием unravel_index, которую мы и будем использовать. Читать далее
Меня зовут Вячеслав, я хронический математик и уже несколько лет не использую циклы при работе с массивами… Ровно с тех пор, как открыл для себя векторные операции в NumPy. Я хочу познакомить вас с функциями NumPy, которые чаще всего использую для обработки массивов данных и изображений. В конце статьи я покажу, как можно использовать инструментарий NumPy, чтобы выполнить свертку изображений без итераций (= очень быстро). Не забываем про import numpy as np и поехали! Читать дальше →