Transfer Learning: La democratització dels Transformers

Deep Learning, Inteligencia Artificial, Transformers / By

La llibreria Hugging Face posa els Transformers a l’abast de tothom (versió anglesa d’aquesta publicació a Medium) Ja hem vist que les xarxes neuronals Transformers son actualment la tecnologia dominant en l’àmbit del processat de llenguatge natural, podent-se usar en tasques com classificació, extracció, generació, etc. Per exemple, permet classificar un text en funció de …

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13. Accelerate the learning with Parallel training on multiple GPUs

Deep Learning, Inteligencia Artificial, Research, Supercomputing, Teaching / By

Hands-on description Deep learning codes are highly parallel, which makes them not only conducive to taking advantage of GPU acceleration but also scalable to multiple GPUs and multiple nodes. In today’s hands-on, we will present how we could paralyze a single Deep Neural Network training over many GPUs in one node of CTE-POWER using tf.distributed.MirroredStrategy() …

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12. Parallel and Distributed Deep Learning Frameworks

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Hands-on exercise description In today’s hands-on exercise we will review the basic concepts and an image classification problem (based on the CIFAR10 dataset) using a neural network model as a classifier (the neural network ResNet50V2 with 25,613,800 parameters). We will introduce and analyze all the required steps to train this classifier sequentially using one GPU. This …

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Transformers: La nova joia del “Deep Learning”

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(versió anglesa d’aquesta publicació a medium) La major part del nostre temps ens comuniquem en llenguatge natural, és a dir, en text no estructurat, ja sigui escrit o parlat. Per aquest motiu, des de fa molts anys s’està treballant per aconseguir que les màquines comprenguin aquests textos no estructurats i n’extreguin la informació rellevant. És …

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11. Using Supercomputers for DL training

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Last Monday, all the attendees (including the teacher) agreed that today’s class could be online in our meet room, utilising the hands-on exercise described below. The experience will be as a proof of concept class to know if we can follow the remaining classes (of this part 2 of the course) without requiring our presence …

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Without the Rise of Supercomputers There Will Be No Progress in Artificial Intelligence

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We need solutions that overlap these two research worlds Although artificial intelligence (AI) research began in the 1950s, and the fundamental algorithms of neural networks were already known in the last century, this discipline was left dormant for many years due to the lack of results that could excite both academia and the industry. Artificial Intelligence …

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How to Take Advantage of the New Disruptive AI Technology Called Transformers

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Starting in 2017, Transformers have facilitated impressive progress in the field of deep learning. Many of us consider Transformers to be the most important development in recent years and with the greatest potential in the area. For this reason, I believe that it is worthwhile for us to be watchful of their progress. Transformers were …

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Deep Reinforcement Learning Explained

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Content of this series Towards Data Science This is a relaxed introductory series with a practical approach that tries to cover the basic concepts in Reinforcement Learning and Deep Learning to begin in the area of Deep Reinforcement Learning. UPDATE: Spanish version Part 1: Introduction to Deep Reinforcement Learning 01: A gentle introduction to Deep …

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How to build a Deep Learning model in 10 lines

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Cover photo by Alex Kotliarskyi on Unsplash     A Guide to quickly immerse yourself in Deep Learning This post will introduce the reader to the basics of neural networks through a case study that using only 10 lines of Python code creates and trains a neural network that recognises handwritten digits in 3 basic steps: 1- …

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Cómo construir un modelo Deep Learning en 10 líneas

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(tiempo de lectura: 20 minutos) [versión en inglés] [código en GitHub] Guía básica para sumergirse rápidamente en Deep Learning Este post presentará al lector los conceptos básicos de las redes neuronales a través de un estudio de caso que al usar solo 10 líneas de código Python crea y entrena una red neuronal que reconoce …

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TensorFlow vs PyTorch: The battle continues

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This week Facebook announced the release of PyTorch 1.5 Photo by @evanthewise on Unsplash   Last week we answered the question Which is the best framework for programming Deep Learning networks?. And today? With the new PyTorch 1.5 released by Facebook which includes several projects that are based on the collaboration between Facebook and AWS? Leading deep …

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Quin és el millor framework per programar el Deep Learning? TensorFlow o PyTorch?

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 AUTOMATIC ENGLISH TRANSLATION TRADUCCIÓN AUTOMÁTICA AL CASTELLANO Un dia un alumne em va  preguntar Quin és el millor framework per programar una xarxa neuronal? ¿TensorFlow o PyTorch?. La meva resposta va ser  És igual, no t’hi enmoinis, tu comença amb qualsevol dels dos, no és important quin triïs, l’important es començar, vinga! Els passos a seguir …

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MindSpore de Huawei: ¿nueva competencia de TensorFlow y PyTorch?

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Huawei anuncia que su middleware MindSpore para Deep Learning, del estilo de TensorFlow y PyTorch, pasa a ser de código abierto. Descubre en este post sus características más relevantes. Huawei acaba de anunciar que su framework MindSpore para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial pasa a ser de código abierto y está disponible en GiHub …

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Deep Learning en 10 lineas

Cómo crear y entrenar una red neuronal con sólo 10 líneas de Python con Keras/TensorFlow (y PyTorch)

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https://youtu.be/8EYMfxEca98 Esta presentación inicia a los hackers en los conceptos básicos de redes neuronales a través de un caso práctico que con sólo 10 líneas de código Python se crea y entrena una red neuronal que reconoce dígitos escritos a mano. Para ello usaremos la API Keras de TensorFlow, la librería más popular en estos …

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Referencias del libro

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A Continuación se listan las referencias del libro Python Deep Learning para facilitar al lector el acceso al material referenciado en el libro (en papel). [1] Deep Learning – Introducción práctica con Keras (parte 1 y parte 2), WATCH THIS SPACE Book Series. Acceso abierto: https://torres.ai/deeplearning [2] Enlace a mi blog personal: https://torres.ai/blog [3] Better …

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Logo TensorFlow 2

Nuevo TensorFlow 2.0, más flexible y más potente

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Hoy, se ha anunciado que la versión final de TensorFlow 2.0 ya está disponible. TensorFlow es un ecosistema propuesto por Google que se ha convertido en el entorno más popular para desarrolladores de aplicaciones que requieran Deep Learning. Desde su lanzamiento inicial en 2015 por el equipo de Google Brain, el paquete cuenta con más …

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redes neuronales recurrentes

Redes Neuronales Recurrentes

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Contenido abierto del libro DEEP LEARNING Introducción práctica con Keras Este post contiene el capítulo 7 del libro “Deep Learning – Introducción práctica con Keras (SEGUNDA PARTE)” de Kindle Direct Publishing con ISBN 978-1-687-47399-8 en la colección WATCH THIS SPACE – Barcelona (Book 6).  Nota: En el proceso semiautomático de generación de esta versión HTML a partir …

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Generative Adversarial Networks

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Contenido abierto del capítulo 8 del libro DEEP LEARNING Introducción práctica con Keras Este post es una versión preliminar del capítulo 8 del libro “Deep Learning – Introducción práctica con Keras (SEGUNDA PARTE)” que se publicará este otoño en Kindle Direct Publishing con ISBN 978-1-687-47399-8 en la colección WATCH THIS SPACE – Barcelona (Book 6). Como …

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API funcional de Keras

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Contenido abierto de la sección 8.1 del libro DEEP LEARNING Introducción práctica con Keras Este post es una versión preliminar de la sección 8.1 del capítulo 8 del libro “Deep Learning – Introducción práctica con Keras (SEGUNDA PARTE)” que se publicará este otoño en Kindle Direct Publishing con ISBN 978-1-687-47399-8 en la colección WATCH THIS SPACE …

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Capitulo 6 6 Data Augmentation y Transfer Learning del libro Keras TensorFlow

Data Augmentation y Transfer Learning

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  Contenido abierto del Capítulo 6 del libro DEEP LEARNING Introducción práctica con Keras Este post es una versión preliminar del capítulo 6 del libro “Deep Learning – Introducción práctica con Keras (SEGUNDA PARTE)” que se publicará este otoño en Kindle Direct Publishing con ISBN 978-1-687-47399-8 en la colección WATCH THIS SPACE – Barcelona (Book 6). …

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Capítulo 5 Overfitting y Datos

Datos y Overfitting

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  Contenido abierto del Capítulo 5 del libro DEEP LEARNING Introducción práctica con Keras Este post es una versión preliminar del capítulo 5 del libro “Deep Learning – Introducción práctica con Keras (SEGUNDA PARTE)” que se publicará este otoño en Kindle Direct Publishing con ISBN 978-1-687-47399-8 en la colección WATCH THIS SPACE – Barcelona (Book 6). …

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TensorFlow Inteligencia Artificial

Primeros pasos en la programación con Tensorflow 2.0

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En el TensorFlow Dev Summit de este año 2019 se ha anunciado la versión alfa de TensorFlow 2.0 del framework open source más popular en el campo de la inteligencia artificial,  completamente funcional, y para antes del verano se espera la versión RC (Release Candidate). Evolución de TensorFlow  Desde su lanzamiento inicial en 2015 por el equipo de …

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Supercomputacion corazon del Deep Learning

Supercomputación, corazón de Deep Learning

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Introducción del libro  DEEP LEARNING introducción práctica con Kera La supercomputación, corazón de Deep Learning y la inteligencia artificial Seguramente, a estas alturas algunos lectores ya se han planteado la pregunta: ¿por qué un investigador en supercomputación se ha puesto a investigar Deep Learning? En realidad, hace años que empecé a interesarme por cómo la …

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Visita al supercomputador Marenostrum con los alumnos de CC-MEI

Visita al Marenostrum IV en el master CC-MEI

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Hoy clase de master CC-MEI en la capilla de Torre Girona con la compañia de Marenostrum IV del BSC Hoy hemos realizado con nuestros alumnos de CC-MEI la clase en compañia del supercomputador Marenostrum del Barcelona Supercomputing Center  en la capilla de Torre Girona de Barcelona. Oriol Riu, como es habitual, nos ha regalado con una excelente, completa …

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Skip RNN - deep learning

Skip RNN: Skipping State Updates in Recurrent Neural Networks

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Victor Campos, our PhD student at BSC,  will present his last paper at the Sixth International Conference on Learning Representations ICLR 2018 . La paper “Skip RNN: Skipping State Updates in Recurrent Neural Networks” is the result of a collaboration with Barcelona Supercomputing Center, Google Inc., Universitat Politècnica de Catalunya and Columbia University. Recurrent Neural Networks …

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BSC participa en el congreso ICLR con paper en Deep Learning

Artículo en congreso ICLR aplicando Deep Learning para video

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Si le dieran un video de 10 minutos, pero solo 30 segundos para verlo y entender de qué se trata, echaria un vistazo al video para encontrar los segmentos más relevantes en este corto período de tiempo. Las redes neuronales artificiales (o Deep Learning) son muy buenas para resolver tareas cognitivas, como la comprensión de …

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sudoku para iniciarse en la inteligencia-artificial

Tu primer programa de Inteligencia Artificial: resolver un Sudoku

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Este es un post escrito hace un año que he recuperado (después de la migración y borrado de posts) por su interés y porque había algunas página que apuntaban a el. Hace unos días el periodista Albert Molins publicaba en La Vanguardia un excelente artículo titulado “Una máquina gana al póquer a los mejores jugadores del mundo” …

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Barcelona Supercomputing Center at ICAC06 Conference

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Congratulations to the organizers (Simon Dobson, Fabrice Saffre and their team), of ICAC 06 in Dublin (June 12th-15th) for a smoothly run conference. Also congratulations to Mazin Yousif and Omer F. Rana that have efficiently produced an outstanding program for us. And also thanks to Jeffrey Kephart and Manish Parashar for their good job as general co-chairs. There were a great selection of interesting …

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Eliminados los viejos post de este blog debido a la migración de mi web

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23/03/2019 This website required a renewal of the backend, given that technically it could not stand the today requirements, the technology advances very fast. And for the same reason, many of the 400+ post entries to this blog that I started in 2006, have been outdated and I think they do not bring any value …

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