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利用 PyTorch Lightning 與 CoreML 實現在 Apple 神經網路引擎進行加速運算
實作解析, 技術

利用 PyTorch Lightning 與 CoreML 實現在 Apple 神經網路引擎進行加速運算

自 Apple 公司在自主研發處理器上取得成功後,各家媒體多將焦點放在卓越的媒體製作效能,以及不同情境下,處理器的效能檢測結果,卻忽略了 Apple 處理器上特別的 16 核心神經網路引擎(Neural Engine)。對 AI 工程師來說,不免好奇神經網路引擎是否能帶給大家不同的體驗以及使用方式。因此,本文將與大家分享 python 調用 Neural Engine 的方法,從 Neural Engine 執行結果所花費的時間來看,速度加速非常顯著。

讓AI幫你穿搭!用CLIP實作一個時尚穿搭資料庫
實作解析, 技術

讓AI幫你穿搭!用CLIP實作一個時尚穿搭資料庫

近年來,深度學習除了在單一領域,如電腦視覺、自然語言、語音處理都開創了一片天外,也開始朝向multi-modal learning的方向發展。Multi-modal意指整合多於一種的資料類型共同學習,有點像是幼兒在探索世界時,會同時接收到視覺、聽覺、觸覺…等多種感受刺激,使其能更了解一些概念的不同面向,例如白兔有著大耳朵與短尾巴,摸起來毛茸茸等概念。

GAN的基礎應用分享:如何合成逼真的車牌影像
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GAN的基礎應用分享:如何合成逼真的車牌影像

車牌作為汽機車的身分證,車牌辨識在門禁、執法與行駕等情境中非常重要,其技術需要很多代表性的車牌作為訓練集,但是車牌影像取得不僅困難、還有隱私的考量。那麼,我們能不能利用cycleGAN相關的image-to-image技術,以及使用styleGAN相關的image generation技術等,合成出逼真的車牌影像增加資料的豐富性?

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實事求是,做能落地的NLP應用
技術, 實作解析

實事求是,做能落地的NLP應用

「自然語言處理」又稱為 NLP(Natural Language Processing),為近年來十分熱門且挑戰性十足的研究領域,針對不同的任務類型,我們會選擇不一樣的解法以達到最佳表現成效。舉例來說,目前的 DL 模型擅長解決類似選擇題的分類問題 (Grouping Problem),提供兩篇新聞,讓模型判斷這兩篇文章是否相似、同一類型與否。但如果要讓它判斷兩個句子是否有前後文的邏輯因果關係,或是不同語句的語意是否相同,對 DL 模型而言是困難的。

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