Keras documentation: KerasNLP
KerasNLP Star KerasNLP is a natural language processing library that works natively with TensorFlow, JAX, or PyTorch. Built on Keras 3, these models, layers, metrics, and tokenizers can be trained and serialized in any framework and re-used in another without costly migrations. KerasNLP supports users through their entire development cycle. Our workflows are built from modular components that have
画像生成AI「Stable Diffusion」がTensorFlowとKerasCVで約30％高速になることが判明
機械学習プラットフォームのTensorFlowで実行される、Pythonで記述されたディープラーニング用APIが「Keras」です。このKerasを拡張して画像分類、物体検出、画像分割、画像データ補強などを行うためのモジュール式ビルディングブロック「KerasCV」を使うと、画像生成AIのStable Diffusionが約30％高速になるという報告が、KerasCVの開発者による研究チームからあがっています。 High-performance image generation using Stable Diffusion in KerasCV https://keras.io/guides/keras_cv/generate_images_with_stable_diffusion/ Stable Diffusionは2022年8月に一般公開されたオープンソースの画像生成AIで、入力した
日本語学習済みのGPT-2 pretrained modelを使って、入力文に続いて、どんな文章が生成されるのかを眺めてみた - Qiita
％ git clone https://github.com/tanreinama/gpt2-japanese Cloning into 'gpt2-japanese'... remote: Enumerating objects: 91, done. remote: Counting objects: 100% (91/91), done. remote: Compressing objects: 100% (60/60), done. remote: Total 132 (delta 40), reused 79 (delta 30), pack-reused 41 Receiving objects: 100% (132/132), 1.19 MiB | 1.35 MiB/s, done. Resolving deltas: 100% (59/59), done. ％ ％ cd gp
MediaPipe Solutions guide | Google AI Edge | Google AI for Developers
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Googleの新たな自然言語処理AI「T5」の特徴とは？実際にAIとクイズで対決も可能
Googleの新たな自然言語処理モデル「T5」は、ある領域の学習済みモデルを別の領域に転用する「転移学習」を利用した機械学習モデルであり、多くの自然言語処理ベンチマークで最も高いスコアを残しています。そのT5の特徴と能力をGoogleが解説しており、実際にT5とクイズで対決できるウェブサイトも公開されています。 Google AI Blog: Exploring Transfer Learning with T5: the Text-To-Text Transfer Transformer https://ai.googleblog.com/2020/02/exploring-transfer-learning-with-t5.html T5 trivia https://t5-trivia.glitch.me/ Googleが発表した論文である「Exploring the Limits
Learn Natural Language Processing with Python and TensorFlow 2.0 – No Machine Learning Experience Required.
We just released a Practical Introduction to Natural Language Processing (NLP) course on freeCodeCamp's YouTube channel. This course from Dr. Phil Tabor will take you from having zero knowledge of machine learning to writing an artificial intelligence that can compose Shakespearean prose. Dr. Tabor will teach you how to use a combination of embedding layers, recurrent neural networks, and fully co
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Large Language Models On-Device with MediaPipe and TensorFlow Lite- Google Developers Blog
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Hugging Face's TensorFlow Philosophy
Keras documentation: English-to-Spanish translation with a sequence-to-sequence Transformer
Text | TensorFlow
https://keras.io/examples/nlp/nl_image_search/
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