Предварительно обученный классификатор речи переиспользуется как основа для генерации речи на основе диффузии. При присоединении легкого подсети и обучении ее методом сопоставления сценария устранения шума, подход достигает высокого качества речи при снижении памяти и вычислительных затрат, используя один модель вместо двух отдельно обученных компонентов.
Переиспользование классификатора речи для генерации на основе диффузии
Переиспользование классификатора речи для генерации на основе диффузии
Предварительно обученный классификатор речи переиспользуется как основа для генерации речи на основе диффузии. При привязке легкого подмодуля и обучении его методом сопоставления сценария устранения шума, подход достигает высокого качества речи при снижении памяти и вычислительных затрат, используя один модель вместо двух отдельно обученных компонентов.
Гибридная система ANN-SNN с локальной пластичностью
Гибридная система ANN-SNN использует предобученные энкодеры EfficientNet и преобразует их активации в импульсные последовательности с помощью кодирования скорости. Система обучает спайковый классификатор CoLaNET с локальными правилами пластичности, достигая точности 99,09% на тестовом наборе ImageNet из 64 классов, что соответствует традиционным глубоким сетям.
OpenEnv воспроизводит модель акварельной живописи Суры Нарредди с помощью TRL
Инженер открыл исходный код воспроизведения вирусного проекта Суры Нарредди, который обучает модель программирования рисовать акварелью с использованием JavaScript и обучения с подкреплением. Реализация использует библиотеку TRL и OpenEnv для создания сквозного конвейера на Hugging Face для обучения, оценки и вывода.
Обзор движков симуляции для Physical AI: MuJoCo, Isaac Sim и Newton
В данной статье представлен обзор текущего состояния симуляции в области Physical AI, объясняющий, как симуляция преодолевает разрыв в данных для робототехники за счёт создания масштабируемых фотореалистичных обучающих сред. Описывается парадигма с использованием трёх компьютеров (обучение, симуляция, на роботе) и классифицируются ключевые движки симуляции на основе их специфических возможностей и областей применения.
NVIDIA NeMo Automodel обеспечивает распределённую тонкую настройку диффузионных моделей с помощью Hugging Face Diffusers
Компании NVIDIA и Hugging Face интегрировали NVIDIA NeMo Automodel с библиотекой 🤗 Diffusers для обеспечения готового к производству распределённого обучения открытых диффузионных моделей. Это сотрудничество позволяет пользователям выполнять тонкую настройку любой модели в формате Diffusers на платформе Hugging Face Hub без необходимости преобразования чекпоинтов или переписывания кода модели.