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

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Тарифы
Регистрация на сайте

ТЕМЫ


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

RSS


RSS новости

Авторизация



Новостная лента форума ailab.ru

Последние новости

 

Главные новости

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

2018-03-13 01:47

Эффективные методы сжатия данных при тренировке нейросетей. Лекция в Яндексе


нейросеть пример

Не так давно в Яндекс приезжал Геннадий Пехименко — профессор Университета Торонто и PhD Университета Карнеги-Меллон. Он прочитал лекцию об алгоритмах кодирования, которые позволяют обходить проблему ограничения памяти GPU при обучении глубоких нейронных сетей.

— Я вхожу в несколько групп Университета Торонто. Одна из них — Computer Systems and Networking Group. Есть еще моя собственная группа — EcoSystem Group. Как видно из названий групп, я не специалист непосредственно в машинном

2018-03-11 18:46

Мульти-классификация Google-запросов с использованием нейросети на Python


реализация нейронной сети, компьютерная лингвистика

Прошло уже достаточно времени с момента публикации моей первой статьи на тему обработки естественного языка. Я продолжал активно исследовать данную тему, каждый день открывая для себя что-то новое.

Сегодня я бы хотел поговорить об одном из способов классификации поисковых запросов, по отдельным категориям с помощью нейронной сети на Keras. Предметной областью запросов была выбрана сфера автомобилей.

За основу был взят датасет размером ~32000 поисковых запросов, размеченных по 14ти классам:

2018-03-07 03:25

Удаление фона с помощью глубокого обучения


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Перевод Background removal with deep learning.

На протяжении последних нескольких лет работы в сфере машинного обучения нам хотелось создавать настоящие продукты, основанные на машинном обучении.

Несколько месяцев назад, после прохождения отличного курса Fast.AI, звезды совпали, и у нас появилась такая возможность. Современные достижения в технологиях глубокого обучения позволили осуществить многое из того, что раньше казалось невозможным, появились новые инструменты, которые сделали процесс

2018-03-01 19:02

Могут ли нейронные сети читать мысли


реализация нейронной сети, алгоритмы машинного обучения

Могут ли нейронные сети прочесть мысли человека, какую роль в этом играет функциональная магнитно-резонансная томография и почему вместо бутылочной крышки нейросеть видит карликового пуделя, рассказывает научный руководитель компании Neuromation, научный сотрудник Санкт-Петербургского отделения Математического института имени В.А. Стеклова (ПОМИ) РАН Сергей Николенко.

Недавно в новости попали японские исследователи из ATR Computational Neuroscience Labs в Киото и из Университета Киото.

2018-03-01 11:06

Случайные эволюционные стратегии в машинном обучении


алгоритмы машинного обучения, генетические алгоритмы, реализация нейронной сети

Нейронные сети учатся совсем не так как люди. Оптимизация нейронной сети — на самом деле градиентный спуск по некоторой функции потерь , где переменными являются веса слоёв . Это очень мощный подход к подстройке системы, который применяется также в физике, экономике и многих других областях. На данный момент предложено немало конкретных методов градиентного спуска, но все они предполагают, что градиент хорошо себя ведёт: нет обрывов, где он скачкообразно возрастает, или плато, где он

2018-02-28 20:58

Умные фотографии ВКонтакте


исследование социальных сетей, пример нейронной сети

Умные фотографии ВКонтакте

Мы живём в эпоху мультимедиа, когда самым простым и распространённым способом самовыражения является цифровая фотография. Наши пользователи выкладывают десятки миллионов картинок каждый день, при этом на каждом четвёртом изображении присутствуют лица, нередко — самих пользователей социальной сети. Довольно часто автор контента или люди на фотографии являются смежными вершинами в графе друзей. Механизм отметок друзей на фотографиях существует очень давно, но с

2018-02-28 20:15

Как работает нейросеть Google Translate


машинный перевод текста, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Google Translate по праву считается машинным переводчиком № 1 в мире. Сервис поддерживает работу со 103 языками и каждый день обрабатывает около 500 миллионов запросов.

В 2016 году Google представила систему нейронного машинного перевода (GNMT), которая использует искусственную нейронную сеть для улучшения качества перевода.

Действительно ли перевод стал лучше с её помощью? Давайте узнаем!

Тонкости нейронного перевода: как это работает

2018-02-26 21:05

Две модели лучше одной. Опыт Яндекс.Переводчика


машинный перевод текста, ИИ проекты, реализация нейронной сети, компьютерная лингвистика

Когда-то мы уже рассказывали о том, как появился и развивался машинный перевод. С тех пор произошло ещё одно историческое событие – его наконец-то покорили нейронные сети и глубокое обучение. Среди задач обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) машинный перевод одним из первых получил строгое статистическое основание — еще в начале 1990-х. Но в сфере глубокого обучения он оказался относительно запоздавшим участником. В этом посте мы — команда Яндекса по машинному

2018-02-23 09:23

Восстание одной маленькой своенравной нейросети, или как сделать codewar-игру за 3 дня


архитектура нейронных сетей

На день рождения FirstVDS мы уже третий раз запускаем квест. Раньше он был только для админов, в этом году решили добавить задание для программистов.

По сюжету игрок провалил обучение нейросети Нексы и накликал восстание машин. В итоговом задании админы, программисты и простые люди «с лапками» сражались с Нексой каждый по-своему. Если в задании для админов были наработки, то над прогерским мы задумались.

Хотелось что-то нетривиальное и с визуальным интерфейсом — чтобы игрок сразу видел

2018-02-15 11:09

Психологический портрет с помощью нейросети и обычной камеры


ИИ проекты, реализация нейронной сети, анализ социальных сетей

В этом году мы в очередной раз организовываем Imagine Cup — конкурс студенческих стартапов в сфере IT. Приглашаем всех (студентов) поучаствовать! Ну а пока рассказываем о ребятах из команды Social Globe, которые заняли третье место в прошлом году. И не зря, ведь их сервис способен отследить цифровой след и составить психологический профиль человека по его данным из соцсетей. А идентификация происходит с помощью обычной камеры и нейросетей.

Предисловие, описание идеи и постановка задачи

2018-02-13 14:36

Алгоритмы подсказки слов в телефонной клавиатуре vs. Защита персональных данных


архитектура нейронных сетей, коммуникации в социальных сетях

Языковые модели

В виртуальных клавиатурах мобильных телефонов повсеместно используются алгоритмы подсказки слов по первым введённым буквам и автоматического исправления опечаток в них. Функция нужная, так как печатать на телефоне неудобно. Однако она часто раздражает пользователей своей «глупостью».

В основе алгоритма подсказок лежит языковая модель, предсказывающая вероятность следующего слова в тексте относительно предыдущих слов. Обычно модель строится по

2018-02-13 11:05

SmartData 2017 лучшее - YouTube


теория распознавания образов, нейросеть пример, большие данные big data, искусственный интеллект

Видео с конференции SmartData 2017 открыты для всех желающих!

Творческий ИИ, Data Science, свёрточные сети, распознавание образов и математический хардкор – мастхэв для тех, кто может в Big Data.

2018-02-12 19:46

Введение в построение нейронной сети прямого распространения (Feedforward)


пример нейронной сети

Данная статья – это основа для практики, благодаря которой вы сможете построить рабочую нейросеть с нуля. Большая часть математических концепций и научных решений мы пропустим.

Вы научитесь программировать и создавать нейронную сеть прямого распространения (feedforward neural networks FNN или FF) уже сегодня при помощи PyTorch. Здесь изложена кодовая база jupyter для FNN.

FNN: Отличная статья для старта: Шпаргалка по разновидностям нейронных сетей

Приступим к работе

1.

2018-02-09 17:00

Дмитрий Сошников — Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиков


разработка по, реализация нейронной сети

Хотите узнать о машинном обучении на .NET? Смотрите доклад Дмитрия Сошникова «Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиков» с DotNext 2017 Moscow.

Дмитрий рассказывает об использовании ИИ на .NET, начиная с готовых когнитивных сервисов, работающих в облаке, заканчивая обучением нейросетей на .NET-языках и запуском сложных нейросетевых моделей на компактных устройствах типа Raspberry Pi.

Вот что говорят те, кто смотрел доклад вживую:

«От конференции к конференции
 

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

2018-02-13 11:00

Нейросеть для предсказания цены биткоина своими руками


реализация нейронной сети

Разбираем с небольшой проект для сбора и анализа данных из социальных сетей с целью предсказать поведение цены биткоина в реальном времени.

Код, о котором пойдет речь продолжает Youtube-видео об автоматическом прогнозировании цены на биткоин.  

Проект позволяет предсказать цену криптовалюты и использует данные социальных сетей Reddit и Twitter для машинного обучения. Мы собираемся использовать технику, называемую анализом настроений, чтобы найти эмоции, стоящие за

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

2016-05-30 13:20

Введение в нейронные сети на примере нейронной сети Хопфилда


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Статья посвящена введению в нейронные сети и примеру их реализации. В первой части дано небольшое теоретическое введение в нейронные сети на примере нейронной сети Хопфилда. Показано, как осуществляется обучение сети и как описывается ее динамика. Во второй части показано, как можно реализовать алгоритмы, описанные в первой части при помощи языка С++. Разработанная программа наглядно показывает способность нейронной сети очищать от шума ключевой образ. В конце статьи есть ссылка на исходный код

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