Ai Новости: Искусственные нейронные сети (нейросети). Примеры реализации, обучение, архитектура

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИРабота разума и сознаниеВнедрение ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru

Последние новости

 

Главные новости

2018-06-10 21:45

Подсчёт пчёл нейросетью на Raspberry Pi


алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, примеры ии

Сразу после установки улея я подумал: «Интересно, как подсчитать количество прилетающих и улетающих пчёл?»

Небольшое исследование показало: похоже, до сих пор никто не придумал хорошей неинвазивной системы, решающей эту задачу. А ведь было бы наверное полезно иметь такую информацию для проверки здоровья улья.

Во-первых, нужно собрать образцы данных. Raspberry Pi, стандартная камера Pi и солнечная панель: этого простого оборудования достаточно, чтобы записывать один кадр каждые 10 секунд и

2018-06-09 19:12

Тренируем нейронную сеть написанную на TensorFlow в облаке, с помощью Google Cloud ML и Cloud Shell


алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

В предыдущей статье мы обсудили как натренировать чат-бот на базе рекуррентной нейронной сети на AWS GPU инстансе. Сегодня мы увидим, как легко можно обучить такую же сеть с помощью Google Cloud ML и Google Cloud Shell. Благодаря Google Cloud Shell не нужно будет делать практически ничего на локальном компьютере! Кстати, сеть из прошлой статьи мы взяли лишь для примера, можно спокойно брать любую другую сеть, которая использует TensorFlow.

Вместо предисловия

Отдельное спасибо моим

2018-06-07 14:18

Как создать свой датасет с Киркоровым и Фейсом на Яндекс Толоке


нейросеть пример, большие данные big data, примеры ии

Нейронными сетями уже никого не удивишь. Практически каждый человек знает, что такое машинное обучение, линейная регрессия, random forest. Каждый год тысячи людей проходят курсы по машинному обучению на ODS и Coursera. Любой школьник за пару недель теперь может освоить keras и клепать нейроночки. Но в нейронных сетях, как и во всем машинном обучении, помимо создания хорошего алгоритма, необходимы данные, на которых алгоритм будет обучаться.

Разрешите представиться, меня зовут Куцев

2018-06-05 15:39

Книга «Глубокое обучение на Python»


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей.

2018-06-01 20:13

Введение в состязательные сети


архитектура нейронных сетей

Всем привет. Этой статьей я начинаю серию рассказов о состязательных сетях. Как и в предыдущей статье я подготовил соответствующий докер-образ в котором уже все готово для того чтобы воспроизвести то что написано здесь ниже. Я не буду копировать весь код из примера сюда, только основные его части, поэтому, для удобства советую иметь его рядом для более простого понимания. Докер контейнер доступен здесь, а ноутбук, utils.py и докерфайл здесь.

Несмотря на то, что фреймворк состязательных

2018-05-21 20:30

Распознавание позы человека через веб-камеру в браузере с помощью TensorFlow.js.


алгоритмы машинного обучения, распознавание образов, реализация нейронной сети

Написал: Дэн Овед, внештатный креативный технолог в Google творческие лаборатории, аспирант ИТФ, нью-йоркском университете.Редактирование и иллюстрации: Ирина Альварадо, креативный технолог и Алексис Галло, внештатный графический дизайнер, в Google творческие лаборатории

В сотрудничестве с компанией творческая Лаборатория, я рад объявить о выпуске TensorFlow.яш версия PoseNet1,2 машинного обучения модель, которая позволяет в реальном времени человека ставят оценку в браузере. Попробовать демо

2018-05-17 20:21

Нейросетевой синтез речи своими руками


архитектура нейронных сетей, методы машинного обучения

Синтез речи на сегодняшний день применяется в самых разных областях. Это и голосовые ассистенты, и IVR-системы, и умные дома, и еще много чего. Сама по себе задача, на мой вкус, очень наглядная и понятная: написанный текст должен произноситься так, как это бы сделал человек.

Некоторое время назад в область синтеза речи, как и во многие другие области, пришло машинное обучение. Выяснилось, что целый ряд компонентов всей системы можно заменить на нейронные сети, что позволит не просто

2018-05-15 18:43

Автоматическая генерация тестовых скриптов с помощью нейронных сетей


архитектура нейронных сетей, теория программирования

В последние годы использование технологий Deep Learning позволило достичь значительного прогресса в таких областях, как распознавание образов, автоматический перевод и др. Этот успех, а также разработки в области беспилотных автомобилей и достижения компьютера в игре GO, позволили фантазировать о том, что Искусственный Интеллект скоро будет делать ту работу, которую сейчас выполняют люди, и будет претендовать на их рабочие места. Повсеместная замена людей на роботов — процесс увлекательный, но

2018-05-15 11:39

Женские сети: кто делает за нас выбор?


алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Взлет интереса к машинному обучению во многом связан с тем, что модели способны дать ощутимый прирост прибыли в областях, связанных с предсказанием поведения сложных систем. В частности, той сложной системой, чье поведение предсказывать выгодно, является человек. Обнаружить мошенничество на ранней стадии, выявить склонность клиентов к оттоку – эти задачи возникают регулярно и уже стали классическими в Data Science. Безусловно, их можно решать различными методами, в зависимости от пристрастий

2018-05-15 09:21

Бегающая закорючка (Кенгуренок). Генетический алгоритм и нейросети.


реализация нейронной сети, генетические алгоритмы

Результат работы программы NeuroEvolution симуляции нейросети с использованием генетических алгоритмов

2018-05-10 13:48

Глубокое обучение с использованием R и mxnet. Часть 1. Основы работы


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Эта статья является первой частью руководства по приготовления нейронных сетей с использованием библиотеки mxnet на языке R. Источником вдохновения послужила онлайн-книга Deep Learning — The Straight Dope, объема которой достаточно для осознанного использования mxnet на Питоне. Примеры оттуда будут воспроизводиться с поправкой на отсутствие реализации интерфейса Gluon для R. В первой части рассмотрим установку библиотеки и общие принципы работы, а также реализуем простую линейную модель для

2018-05-07 14:20

Детектирование частей тела с помощью глубоких нейронных сетей


нейросеть пример, теория распознавания образов

Сегодня я расскажу вам про один из методов решения задачи pose estimation. Задача состоит в детектировании частей тела на фотографиях, а метод называется DeepPose. Этот алгоритм был предложен ребятами из гугла еще в 2014 году. Казалось бы, не так давно, но не для области глубокого обучения. С тех пор появилось много новых и более продвинутых решений, но для полного понимания необходимо знакомство с истоками.

Обзор задачи

Давайте сначала вкратце про постановку задачи. У вас есть

2018-05-03 22:35

Генерация фотореалистичных изображений с помощью нейронной сети


архитектура нейронных сетей

Мы ещё на шаг ближе к фейковому будущему с помощью нейронной сети SIMS.

Картинка выше – результат работы нового алгоритма "Semi-parametric Image Synthesis" (SIMS).

Нейронная сеть на основе выбранного вами набора данных (сотен фотографий каких-то объектов подготовленных в виде «датасета») и «силуэтов» разного цвета на входе (так нейронка понимает, какого типа объекты дорисовывать, это пока делается в ручном режиме) способна на выходе выдать фотореалистичную картинку.

2018-04-27 17:49

Усы, лапы и хвост: как нейронная сеть распознает котиков и другие объекты


методы распознавания образов, пример нейронной сети

Распознавание изображений — классический пример использования нейронных сетей. Вспомним, как происходит процесс обучения сети, в чем возникают сложности и зачем в разработке использовать биологию. Подробности под катом. В рассказе нам поможет Дмитрий Сошников — технический евангелист Microsoft, член Российской ассоциации искусственного интеллекта, преподаватель функционального и логического программирования ИИ в МАИ, МФТИ и ВШЭ, а также наших к урсов.

Представьте, что у нас есть множество

2018-04-25 22:30

Как работать с глубоким обучением, когда у вас мало данных?


алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Это часть 2 о том, как использовать глубокое обучение, когда у вас есть ограниченные данные. Извлечение Часть 1 Здесь.

Мы все были там. У вас есть Звездная концепция, которая может быть реализована с помощью модели машинного обучения. Чувствуя ebullient, вы открываете свой веб-браузер и искать соответствующие данные. Скорее всего, вы нашли набор данных , который имеет около несколько сотен изображений.

Тебе напомнить, что наиболее популярные наборы данных имеют изображения в порядок десятки

2018-04-18 18:00

Список из 100 пунктов github для «глубокого обучения»


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

100 Best GitHub: Deep Learning

Список из 100 пунктов github для «глубокого обучения» tensorflow/tensorflow computation using data flow graphs for scalable machine learningopencv/opencv open source computer vision librarybvlc/caffe caffe: a fast open framework for deep learning.fchollet/keras deep learning library for python. runs on tensorflow, theano, or cntk.aymericdamien/tensorflow-examples tensorflow tutorial and examples for beginners with latest apisapache/incubator-mxnet

2018-04-11 14:00

Как сделать Нейросеть на C++


пример нейронной сети

Как сделать Нейросеть на C++

2018-04-10 14:15

Применение сверточных нейронных сетей для задач NLP


пример нейронной сети, компьютерная лингвистика

Когда мы слышим о сверточных нейронных сетях (CNN), мы обычно думаем о компьютерном зрении. CNN лежали в основе прорывов в классификации изображений — знаменитый AlexNet, победитель соревнования ImageNet в 2012 году, с которого начался бум интереса к этой теме. С тех пор сверточные сети достигли большого успеха в распознавании изображений, в силу того факта, что они устроены наподобие зрительной коры головного мозга — то есть умеют концентрироваться на небольшой области и выделять в

2018-04-05 12:14

Как решить 90% задач NLP: пошаговое руководство по обработке естественного языка


реализация нейронной сети, алгоритмы машинного обучения, компьютерная лингвистика

Неважно, кто вы — зарекомендовавшая себя компания, или же только собираетесь запустить свой первый сервис — вы всегда можете использовать текстовые данные для того, чтобы проверить ваш продукт, усовершенствовать его и расширить его функциональность.

Обработкой естественного языка (NLP) называется активно развивающаяся научная дисциплина, занимающаяся поиском смысла и обучением на основании текстовых данных.

Как вам может помочь эта статья

2018-04-01 13:47

Учебный фреймворк на Java по глубокому обучению


теория программирования, искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Недавно мы выпустили первую версию нового фреймворка по глубокому обучению DeepJava (DJ) 0.01.

Основная цель фреймворка, по крайней мере, на текущий момент, чисто учебная. Мы строим шаг за шагом фреймворк, у которого: будет понятная кодовая база будет набор бранчей, по которым можно шаг за шагом проследить процесс создания и понять, почему были сделаны те или иные изменения

Вместе с нашим первым релизом мы так же выпустили первую главу открытой книги по глубокому обучению. Книга

2018-03-26 18:22

Как мы предсказываем дату окончания и оценку проекта с помощью нейросети


нейросеть пример

Осенью 2017 года в Сбертехе провели внутренний хакатон по машинному обучению. Один из победителей Николай Желтовский представил проект нейросети, которая прогнозирует даты завершения производственных задач. После этого мы решили попробовать ее на других задачах — прогнозировать дату закрытия и внутреннюю итоговую оценку проекта на основе анализа данных по закрытым проектам. Сейчас эта система вырастает в виртуального помощника, который будет помогать руководителям находить потенциальные

2018-03-26 12:40

«Cделать красиво». Визуализация обучения с Tensorboard от Google


алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Красота, как известно, требует жертв, но и мир обещает спасти. Достаточно свежий (2015г) визуализатор от Google призван помочь разобраться с процессами, происходящими в сетях глубокого обучения. Звучит заманчиво.

Красочный интерфейс и громкие обещания затянули на разбор этого дизайнерского шайтана, с неинтуитивно отлаживающимися глюками. API непривычно скудный и часто обновляющийся, примеры в сети однотипны (глаза уже не могут смотреть на заезженный MNIST).

Чтобы опыт не прошел зря, решила

2018-03-26 11:01

Что мы знаем о ландшафте функции потерь в машинном обучении?


методы машинного обучения, пример нейронной сети

TL;DR В глубоких нейронных сетях основным препятствием для обучения являются седловые точки, а не локальные минимумы, как считалось ранее. Большинство локальных минимумов целевой функции сконцентрированы в сравнительно небольшом подпространстве весов. Соответствующие этим минимумам сети дают примерно одинаковый loss на тестовом датасете. Сложность ландшафта увеличивается по приближении к глобальному минимуму. Почти во всём объёме пространства весов подавляющая часть седловых точек имеет

2018-03-20 11:10

Node.js + face-recognition.js: простое и надёжное распознавание лиц с помощью глубокого обучения


пример нейронной сети, методы распознавания образов, искусственный интеллект, искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения

Перевод статьи Node.js + face-recognition.js: Simple and Robust Face Recognition using Deep Learning.

В этой статье мы расскажем, как реализовать надёжную систему распознавания лиц с использованием face-recognition.js. Мы искали подходящую Node.js-библиотеку, которая умела бы аккуратно распознавать лица, но ничего не нашли. Пришлось писать самостоятельно!

В этом npm-пакете используется библиотека dlib, предоставляющая Node.js-биндинги для очень хорошо зарекомендовавших себя инструментов
 

2018-06-08 19:00

Учебный план освоения глубокого обучения и нейросетей за 6 недель


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, основы искусственных нейронных сетей

План освоения глубокого обучения на базе открытых источников крупных университетов, статей и видеороликов специалистов анализа данных.

Глубокое обучение – темная магия наших дней, невероятно мощная и доступная практически всем, а не только таким гигантам, как Google, Amazon или Tesla. Да и самим компаниям при найме сотрудников в этой области важно, чтобы человек имел опыт по решению реалистичных кейсов. Единственные необходимые предварительные знания для прохождения этой учебной программы

2018-05-01 17:51

Разрабатываем простую модель глубокого обучения для прогнозирования цен акций с помощью TensorFlow


разработка по, реализация нейронной сети, большие данные big data

Эксперт в области data science и руководитель компании STATWORX Себастьян Хайнц опубликовал на Medium руководство по созданию модели глубокого обучения для прогнозирования цен акций на бирже с использованием фреймворка TensorFlow. Мы подготовили адаптированную версию этого полезного материала. Автор разместил итоговый Python-скрипт и сжатый датасет в своем репозитории на GitHub.

Импорт и подготовка данных

Хайнц экспортировал биржевые данных в csv-файл. Его датасет содержал n = 41266 минут

2018-04-14 18:00

Новый подход в Deep Learning: популяционное обучение нейросетей


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Рассказываем о новом подходе, предложенном компанией DeepMind для настройки гиперпараметров в моделях Deep Learning: популяционное обучение нейросетей.

Оптимизация моделей глубокого обучения является одним из сложных аспектов создания машинного интеллекта. Аналитики приходят к правильному набору алгоритмов для решения конкретной проблемы, потратив много времени в поисках оптимальной модели.

Оптимизация традиционных моделей глубокого обучения ориентирована на минимизацию ошибок на

2018-03-19 13:49

Про вероятности


пример нейронной сети, методы машинного обучения

(source)

Иногда мне приходится рассказывать другим людям как работает машинное обучение и, в частности, нейронные сети. Обычно я начинаю с градиентного спуска и линейной регрессии, постепенно переходя к многослойным перцептронам, автокодировщикам и свёрточным сетям. Все понимающе кивают головой, но в какой-то момент кто-нибудь прозорливый обязательно спрашивает: А почему так важно, чтобы переменные в линейной регрессии были независимы?

или А почему для изображений используются

2018-03-19 13:14

Генерируем уровни для игры с помощью нейросетей


нейросеть пример, искусственный интеллект примеры

Предисловие

За последние несколько лет прогресс в области искусственного интеллекта привёл к созданию методов машинного обучения на основе обучения представлениям (representation-learning) с несколькими слоями абстракции — так называемому «глубокому обучению». Общественное и медийное внимание было привлечено к этой области исследований благодаря древнекитайской настольной игре го. Несмотря на то, что сложность го часто сравнивают со сложностью самой жизни, программе AlphaGo,

2018-02-16 13:00

Трейдинг и машинное обучение с подкреплением


методы машинного обучения, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

В статье рассмотрено, как машинное обучение с подкреплением может применяться для трейдинга финансовых рынков и криптовалютных бирж.

Академическое сообщество Deep Learning в основном находится в стороне от финансовых рынков. В силу ли того, что у финансовой индустрии не лучшая репутация, что решаемые проблемы не кажутся слишком интересными для исследований, или же просто из-за того, что биржевые данные трудно и дорого получать.

В этой статье показывается, что обучение с

2018-02-01 20:01

Бесплатная GPU Tesla K80 для ваших экспериментов с нейросетями


методы машинного обучения, пример нейронной сети

Около месяца назад Google сервис Colaboratory, предоставляющий доступ к Jupyter ноутбукам, включил возможность бесплатно использовать GPU Tesla K80 с 13G видеопамяти. Если до сих пор единственным препятствием для погружения в мир нейросетей могло быть отсутствие доступа к GPU, теперь Вы можете смело сказать, “Держись Deep Learning, я иду!”.

Я попробовал использовать Colaboratory для работы над kaggle задачами. Мне больше всего не хватало возможности удобно сохранять натренированные

2018-01-21 11:00

Python: распознавание объектов в реальном времени


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, системы технического зрения, распознавание образов

В этой статье мы будем разбирать код программы, в которой используется Deep Learning и OpenCV. Её суть: распознавание объектов в реальном времени.

Содержание статьи:

Часть 1: распознавание объектов в реальном времени — работаем с кодом

Пишем код для работы с командной строкой

Добавляем основные объекты

Пишем код для работы с кадрами

«Фильтруем» объекты

Оставшиеся задачи

Часть 2: тестируем распознавание объектов в реальном времени на веб-камере

Ссылки

2018-01-10 16:31

Книга «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей"


алгоритмы машинного обучения, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Привет, Хаброжители! Недавно у нас вышла первая русская книга о глубоком обучении от Сергея Николенко, Артура Кадурина и Екатерины Архангельской. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение. Сейчас мы рассмотрим раздел «Граф вычислений и дифференцирование на нем» в котором вводятся основополагающее понятие для реализации алгоритмов обучения нейронных сетей.

Если у нас получится представить сложную функцию как композицию более простых, то

2018-01-04 21:00

Сверточные нейронные сети для распознавания образов от Stanford University


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, распознавание образов

Сверточные нейронные сети для распознавания образов от Stanford University

@proglib

1. Введение в сверточные нейронные сети для распознавания образов

2. Классификация изображений

3. Функции потерь и оптимизация

4. Введение в нейронные сети

5. Сверточные нейронные сети

6. Обучение нейронных сетей. Часть I

7. Обучение нейронных сетей. Часть II

8. Программное обеспечение для глубокого обучения

9. Сотовая нейронная сеть

10. Рекуррентные нейронные сети

2017-12-29 23:30

Как работает C/C++?


пример нейронной сети, разработка по

Практика С/С++

1. Как работает С/С++

2. Метапрограммирование. Рефлексия. Темплейты

3. Машинное обучение. Создание нейронной сети

2017-12-25 22:00

Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.1


методы машинного обучения, теория программирования, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Создание Chatbot с помощью Deep Learning, Python и TensorFlow

1. Введение

2. Структура данных

3. Буферный набор данных

4. Определение вставки

5. Создание базы данных

6. Обучение данных

7. Обучение модели

8. Концепции и параметры Neural Machine Translation (NMT)

9. Взаимодействие с нашим Chatbot

2017-12-15 14:01

Хотите знать, как работает Deep Learning? Вот быстрый гайд


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, основы искусственных нейронных сетей

Глубокое обучение (оно же Deep Learning) – самый популярный тип машинного обучения. Читайте в статье о тонкостях работы с ним.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) – это две самые горячо обсуждаемые темы. Термин «искусственный интеллект» бросается небрежно каждый день. Вы слышите, как начинающие разработчики говорят, что хотят освоить ИИ, но часто они даже не понимают, что это такое. После того, как вы прочтете эту статью, вы поймете основы ИИ и ML. Что еще более важно, вы

2017-11-28 14:30

Капсульные сети встряхивают AI: вот как их использовать


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети, капсульные нейронные сети

Если вы изучаете ИИ, возможно, вы также слышали о появлении такого революционного явления, как капсульные сети. Начните их использовать уже сегодня!

Джеффри Хинтон известен как отец «глубокого обучения». Еще в 50-х годах появилась идея о глубоких нейронных сетях, которые в теории могли решить множество проблем. Однако никто не понимал, как реализовать машинное обучение, и люди начали сдаваться. Хинтон не останавливался, и в 1986 году показал, что идея обратного распространения может обучать

2017-10-16 19:15

Введение в архитектуры нейронных сетей


основы теории нейронных сетей, нейросеть пример

Григорий Сапунов (Intento) Меня зовут Григорий Сапунов, я СТО компании Intento. Занимаюсь я нейросетями довольно давно и machine learning’ом, в частности, занимался построением нейросетевых распознавателей дорожных знаков и номеров. Участвую в проекте по нейросетевой стилизации изображений, помогаю многим компаниям.

Давайте перейдем сразу к делу. Моя цель — дать вам базовую терминологию и понимание, что к чему в этой области, из каких кирпичиков собираются нейросети, и как это

2017-08-05 22:47

DevCon School: Технологии будущего // Открытие


пример нейронной сети, искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения

DevCon School: Технологии будущего

1- DevCon School: Технологии будущего // Открытие

2- Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение.(1)

3- Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. (2)

4- Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. (3)

5- Рефакторинг унаследованного кода: как разорвать зависимости?

6- Линейная и логистическая регрессия от Excel через Python к Azure ML

7- Построение процесса безопасной разработки

2017-07-14 21:00

Пишем свою нейросеть: пошаговое руководство


реализация нейронной сети, алгоритмы машинного обучения

Отличный гайд про нейросеть от теории к практике. Вы узнаете из каких элементов состоит ИНС, как она работает и как ее создать самому.

Если вы в поисках пособия по искусственным нейронным сетям (ИНС), то, возможно, у вас уже имеются некоторые предположения относительно того, что это такое. Но знали ли вы, что нейронные сети &; основа новой и интересной области глубинного обучения? Глубинное обучение &; область машинного обучения, в наше время помогло сделать большой прорыв во многих

2017-06-25 18:00

Лучший видеокурс по нейронным сетям на русском


методы машинного обучения, пример нейронной сети, основы нейронных сетей

Искусственные нейронные сети упакованы в удобный видеокурс, который научит новичков и освежит знания тех, кто уже давно прошел базис.

1. Искусственные нейронные сети. Введение

Когда используют нейронные сети, и как они работают? Первый урок состоит из ответов на эти вопросы. Работа нейронной сети объясняется с помощью удобных схем, и проводится аналогия с человеческим мозгом. Стоит отметить, что каждый видеоурок дополнен выводами и заданиями.

2. Немного биологии

Сравнение с

2017-04-29 11:32

Алгоритмы интеллектуального анализа данных


нейросеть пример, алгоритмы кластеризации данных

Рассказывает Рэй Ли, автор блога raily.net

Сегодня я постараюсь простым языком объяснить 10 самых важных алгоритмов интеллектуального анализа данных, по результатам  опросов трех разных групп экспертов в этом исследовании.

После того, как я расскажу вам об этих алгоритмах, о том как они работают, что делают и где их можно найти, я надеюсь, что вы используете свои новоприобретенные знания для еще более глубокого изучения добычи данных.

Что он делает? C4.5 создает классификатор в

2017-04-12 17:00

Глубокое обучение на Python


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, основы искусственных нейронных сетей

Курс начального уровня по программированию глубоких нейронных сетей и глубокому обучению на Python.

1. Введение

2. Искусственные нейронные сети

3. Обучение нейронных сетей

4. Библиотеки глубокого обучения

5. Распознавание рукописных цифр

6. Анализ качества обучения нейронной сети

7. Сверточные нейронные сети

8. Распознавание объектов на изображениях

9. Рекуррентные нейронные сети

2017-03-21 06:43

Открытый курс машинного обучения. Тема 4. Линейные модели классификации и регрессии


анализ больших данных, методы машинного обучения, пример нейронной сети

Сегодня мы детально обсудим очень важный класс моделей машинного обучения – линейных.

Ключевое отличие нашей подачи материала от аналогичного в курсах эконометрики и статистики – это акцент на практическом применении линейных моделей в реальных задачах (хотя и математики тоже будет немало).

Пример двух таких задач – это соревнования Kaggle Inclass по прогнозированию популярности статьи на Хабре и по идентификации взломщика в Интернете по его последовательности переходов по сайтам. Домашним

2017-02-13 06:36

Нейронные сети для начинающих. Часть 2


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду

2017-01-17 17:50

Нейронные сети. Часть 1 — Введение


реализация нейронной сети, искусственные нейронные сети

Привет Хабр! В нашем русском обществе о нейронных сетях мало что пишут, мало кто их у нас развивает. Статьи есть, но чаще всего в них написаны математические формулы, к которым не дают пояснений. Из своего личного опыта хочу сказать, что нейронные сети — это один из лучших методов машинного обучения. Самое главное — это просто. Нужно понять, зачем мы вообще их изучаем. Зачем мы хотим создать нейронную сеть? В большинстве случаев — искусственный интеллект. А что такое искусственный интеллект?

2016-06-14 17:55

Нейросеть научилась реконструировать лица по воспоминаниям людей


Методы научного исследования, искусственный интеллект, реализация нейронной сети

Justin Pickard / Flickr

Американские нейрофизиологи сумели расшифровать данные томографии и реконструировать изображения лиц, о которых вспоминали подопытные. Об этом сообщает статья, опубликованная в Journal of Neuroscience.

В экспериментах группе добровольцев последовательно демонстрировались цветные фотографии 1000 человеческих лиц. С помощью функциональной МРТ Хунми Ли (Hongmi Lee) и Брайс Кюль (Brice Kuhl) следили за возникающей при этом активностью угловой извилины. Она расположена в

2016-03-11 15:03

Уникальная программа Neural Doodles


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Нейросеть превращает каракули в художественные шедевры

Программа Neural Doodle, сделанная на основе свёрточной нейросети, представляет собой скрипт doodle.py, который генерирует изображения, принимая три-четыре картинки в качестве входных параметров. В том числе на вход подаётся простенький набросок (то что авторы называют «каракулями») и образец стиля с его наброском. Например, в случае с примером на картинке образцом стиля является картина Ренуара.

Нейросеть извлекает