Transformer Explainer: LLM Transformer Model Visually Explained
What is a Transformer? Transformer is a neural network architecture that has fundamentally changed the approach to Artificial Intelligence. Transformer was first introduced in the seminal paper "Attention is All You Need" in 2017 and has since become the go-to architecture for deep learning models, powering text-generative models like OpenAI's GPT, Meta's Llama, and Google's Gemini. Beyond text, T
Understanding searches better than ever before
If there’s one thing I’ve learned over the 15 years working on Google Search, it’s that people’s curiosity is endless. We see billions of searches every day, and 15 percent of those queries are ones we haven’t seen before--so we’ve built ways to return results for queries we can’t anticipate. When people like you or I come to Search, we aren’t always quite sure about the best way to formulate a qu
Intel® Open Image Denoise
Intel® Open Image Denoise High-Performance Denoising Library for Ray Tracing Evermotion 15th Anniversary Collection scene rendered with Chaos Corona and denoised with Intel® Open Image Denoise using prefiltered albedo and normal buffers. Hover over the image (or tap on it) to move the slider between the original and denoised versions. Overview Intel Open Image Denoise is an open source library of
NVIDIA Apex: Tools for Easy Mixed-Precision Training in PyTorch | NVIDIA Developer Blog
NVIDIA Apex: Tools for Easy Mixed-Precision Training in PyTorch Most deep learning frameworks, including PyTorch, train using 32-bit floating point (FP32) arithmetic by default. However, using FP32 for all operations is not essential to achieve full accuracy for many state-of-the-art deep neural networks (DNNs). In 2017, NVIDIA researchers developed a methodology for mixed-precision training in wh
Through-Wall Human Pose Estimation Using Radio Signals
Through-Wall Human Pose Estimation Using Radio Signals Mingmin Zhao Tianhong Li Mohammad Abu Alsheikh Yonglong Tian Hang Zhao Antonio Torralba Dina Katabi Massachusetts Institute of Technology RF-Pose provides accurate human pose estimation through walls and occlusions. It leverages the fact that wireless signals in the WiFi frequencies traverse walls and reflect off the human body. It uses a deep
Explore Intel® Artificial Intelligence Solutions
Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Emerald Rapids Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software
Facebook、AIフレームワーク「PyTorch 1.0」公開 Instagramのデータで訓練したモデルも
米Facebookは5月2日（現地時間）、年次開発者会議「F8 2018」の2日目の基調講演で、AI（人工知能）関連の取り組みについて発表した。 同社のマイク・シュローファーCTO（最高技術責任者）はオープニングで、同社はフェイクニュースや嫌がらせなどの投稿対策にAIを活用しており、2018年の1～3月にはISISとアルカイダの約200万件の投稿を削除し、その99％は人間の報告より前だったと説明した。 AIフレームワーク「PyTorch 1.0」のリリース オープンソースのAIフレームワーク「PyTorch 1.0」のβ版を向う数カ月中に公開する。同社が2016年に公開した「PyTorch」（バージョン0.1.6）をよりフレキシブルにしたもの。 ONNXの拡大 ONNX（Open Neural Network Exchange）は、Facebookと米Microsoftが昨年9月に発表した
A new way to automatically build road maps from aerial images
Map apps may have changed our world, but they still haven’t mapped all of it yet. Specifically, mapping roads can be difficult and tedious: Even after taking aerial images, companies still have to spend many hours manually tracing out roads. As a result, even companies like Google haven’t yet gotten around to mapping the vast majority of the more than 20 million miles of roads across the globe. Ga
YOLO: Real-Time Object Detection
How It Works Prior detection systems repurpose classifiers or localizers to perform detection. They apply the model to an image at multiple locations and scales. High scoring regions of the image are considered detections. We use a totally different approach. We apply a single neural network to the full image. This network divides the image into regions and predicts bounding boxes and probabilitie
画像を最適かつ自動的にトリミングするニューラルネットワークのご紹介
Twitterに直接画像をツイートできるようになったのは2011年。以来、Twitterを楽しむ上で不可欠な要素になりました。Twitter上には、毎日数百万を超える画像がアップロードされていますが、それぞれのサイズも解像度も異なるため、UI上で各画像を最適な形で表示できるように処理を行うことが課題になっていました。皆さんのタイムライン上の画像は、一貫性があり、より多くのツイートを目にできるようにトリミングされています。今回は、Twitterがどの画像をトリミングし、画像のどの部分を表示するか、どのように決めているのかをご案内します。 以前は、顔認識技術を利用し、画像の中でもっともわかりやすい顔を中心にトリミングを行っていました。これはもっともわかりやすい方法ではありましたが、全ての画像に顔が含まれているわけではないため、ベストな方法とは言えませんでした。また、使用していた顔認識技術では顔
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DeepL Translate: The world's most accurate translator
ThreeDPoseUnityBarracuda/README.md at master · digital-standard/ThreeDPoseUnityBarracuda
Deep Fluids: A Generative Network for Parameterized Fluid Simulations
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【やじうまPC Watch】 動物の“もふもふ”をよりリアルかつ10倍速くレンダリングする技術 ～表面下散乱にニューラルネットワークを活用
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