Ai Новости: Искусственные нейронные сети (нейросети). Примеры реализации, обучение, архитектура 2017

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


Внедрение ИИНовости ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмЛингвистика, обработка текстаБиология, теория эволюцииВиртулаьная и дополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

АРХИВ


Август 2017
Июль 2017
Июнь 2017
Май 2017
Апрель 2017
Март 2017
Февраль 2017
Январь 2017
Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
0000

RSS


RSS новости
птичий грипп
Реновация. Снос пятиэтажек в Москве

Новостная лента форума ailab.ru

Последние новости

 

Главные новости

2017-08-17 16:43

Обзор C++ библиотек глубокого обучения Apache.SINGA, tiny-dnn, OpenNN


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Наслаждаясь созданием моделей в Питоне на замечательных Deep Learning фреймворках типа Keras или Lasagne, время от времени хочется посмотреть, а что там интересного появилось для C++ разработчиков, помимо мейнстримовых TensorFlow и Caffe. Я решил поближе посмотреть на трех представителей: tiny-dnn, Apache.SINGA и OpenNN. Краткое описание опыта установки, сборки и использования под Windows Вы и найдете под катом.

Модельная задача бинарной классификации цепочек слов Сравнение C++ библиотек

2017-08-09 20:29

Что может и чего не может нейросеть: пятиминутный гид для новичков


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

С момента описания первого искусственного нейрона Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом прошло более пятидесяти лет. С тех пор многое изменилось, и сегодня нейросетевые алгоритмы применяются повсеместно. И хотя нейронные сети способны на многое, исследователи при работе с ними сталкиваются с рядом трудностей: от переобучения до проблемы «черного ящика».

Если термины «катастрофическая забывчивость» и «регуляризация весов» вам пока ни о чем не говорят, читайте дальше: попробуем разобраться во

2017-08-07 12:52

Истинная реализация нейросети с нуля на языке программирования C#


архитектура нейронных сетей

Здравствуй, Хабр! Данная статья предназначена для тех, кто приблизительно шарит в математических принципах работы нейронных сетей и в их сути вообще, поэтому советую ознакомиться с этим перед прочтением. Хоть как-то понять, что происходит можно сначала здесь, потом тут.

Недавно мне пришлось сделать нейросеть для распознавания рукописных цифр(сегодня будет не совсем её код) в рамках школьного проекта, и, естественно, я начал разбираться в этой белиберде теме. Посмотрев приблизительно

2017-08-06 19:29

Лекция Владимира Игловикова на тренировке Яндекса по машинному обучению


big data, пример нейронной сети

Скорее всего, вы слышали об авторе этой лекции. Владимир ternaus Игловиков занял второе место в британском Data Science Challenge, но организаторы конкурса не стали выплачивать ему денежный приз из-за его российского гражданства. Затем наши коллеги из Mail.Ru Group взяли выплату приза на себя, а Владимир, в свою очередь, попросил перечислить деньги в Российский Научный Фонд. История получила широкий охват в СМИ.

Спустя несколько недель Владимир выступил на одной из тренировок Яндекса по

2017-08-03 19:07

Карта самоорганизации (Self-orginizing map) на TensorFlow


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Недавно начал свое знакомство с библиотекой глубокого обучения (Deep Learning) от Google под названием TensorFlow. И захотелось в качестве эксперимента написать карту самоорганизации Кохонена. Поэтому решил заняться ее созданием используя стандартный функционал данной библиотеки. В статье описано что из себя представляет карта самоорганизации Кохонена и алгоритм ее обучения. А также приведен пример ее реализации и что из этого всего вышло.

О картах самоорганизации Для начала разберемся что

2017-08-02 21:27

Введение в Deep Learning Григорий Сапунов, Intento


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Вчера и сегодня Григорий Сапунов (CTO в Intento) рассказал на летней школе очень хорошее введение в Deep Learning, включая краткий обзор всех современных структур нейронных сетей. А мы его уже взяли и смонтировали для вас.

Лекция 1 – Введение в машинное обучение – видео https://youtu.be/qqv2BlHPw54, слайды

Лекция 2 – Введение в Deep Learning – видео https://youtu.be/40mnpYTPpJg, слайды

2017-08-01 15:52

Распознавание дорожных знаков с помощью CNN: Инструменты для препроцессинга изображений


реализация нейронной сети, распознавание образов

Привет, Хабр! Продолжаем серию материалов от выпускника нашей программы Deep Learning, Кирилла Данилюка, об использовании сверточных нейронных сетей для распознавания образов — CNN (Convolutional Neural Networks)

Введение За последние несколько лет сфера компьютерного зрения (CV) переживает если не второе рождение, то огромный всплеск интереса к себе. Во многом такой рост популярности связан с эволюцией нейросетевых технологий. Например, сверточные нейронные сети (convolutional neural

2017-07-31 17:01

Artisto: опыт запуска нейросетей в production


искусственные нейронные сети, техническое зрение, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Эдуард Тянтов (Mail.ru Group) Меня зовут Эдуард Тянтов, я занимаюсь машинным обучением в компании Mail.ru Group. Я расскажу про приложение стилизации видео с помощью нейронных сетей Artisto, про технологию, которая лежит в основе этого приложения.

Давайте я дам пару фактов о нашем приложении:

1-е мобильное приложение стилизации видео в мире; Уникальная технология стабилизации видео; Приложение с технологией разработаны за 1 месяц. Во-первых, это самое первое в мире приложение для

2017-07-27 21:49

Лекция №1 - Введение в предмет. История. Свет и цвет.


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, техническое зрение

Лекция №1 спецкурса "Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение", читаемого на факультете ВМК МГУ в весеннем семестре 2017 года

2017-07-22 17:06

Neural conversational models: как научить нейронную сеть светской беседе. Лекция в Яндексе


изучение социальных сетей, чатбот, нейросеть пример, искусственный интеллект, поисковые системы

Хороший виртуальный ассистент должен не только решать задачи пользователя, но и разумно отвечать на вопрос «Как дела?». Реплик без явной цели очень много, и заготовить ответ на каждую проблематично. Neural Conversational Models — сравнительно новый способ создания диалоговых систем для свободного общения. Его основа — сети, обученные на больших корпусах диалогов из интернета. Борис hr0nix Янгель рассказывает, чем хороши такие модели и как их нужно строить.

Под катом — расшифровка и

2017-07-22 10:39

В апреле месяце Microsoft от нескольких исследователей опубликовал документ представляет собой деформируемую свертку сеть, исследование «вводит два новых модуль для улучшения сверточной нейронной


пример нейронной сети

В апреле месяце Microsoft от нескольких исследователей опубликовал документ представляет собой деформируемую свертку сеть, исследование «вводит два новых модуль для улучшения сверточной нейронной сети (CNN) преобразование моделирования способность деформироваться сверткой (деформируемая свертка) и деформируемой область интереса аккумулирования (деформируемый ROI Пулы). Исходный код по ссылке

2017-07-18 20:12

«Машинное обучение — это многоконфессиональная религия»


it новости, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети, алгоритмы машинного обучения, ИИ проекты

За последние несколько лет мы уже привыкли, что машинное обучение идет рука об руку с развитием искусственных нейронных сетей — настолько впечатляющие результаты различные типы нейросетей успели продемонстрировать в этой области. Однако вы наверняка слышали, что обучение машин не сводится к одним лишь нейросетям. Вот, например, во вторник Яндекс официально презентовал новый универсальный алгоритм CatBoost, построенный на градиентном бустинге над решающими деревьями.

Вместе с Анной

2017-07-17 18:21

Использование нейронных сетей для распознавания рукописных цифр Часть 1


архитектура нейронных сетей, распознавание образов

Привет, Хабр! В этой серии статей приведу краткий перевод с английского языка первой главы книги Майкла Нильсона "Neural Networks and Deep Learning".

Перевод я разбил на несколько статей на хабре, чтобы было удобнее читать: Часть 1) Введение в нейронные сети Часть 2) Построение и градиентный спуск Часть 3) Реализация сети для распознавания цифр Часть 4) Немного о глубоком обучении

Введение

Человеческая визуальная система — одна из самых удивительных на свете. В каждом полушарии нашего

2017-07-17 00:57

PHP-Дайджест № 112 – свежие новости, материалы и инструменты (26 июня – 16 июля 2017)


пример нейронной сети, методы машинного обучения

Свежая подборка со ссылками на новости и материалы. В выпуске: PHP 7.2.0 Alpha 3, много новых инструментов, Machine Learning на PHP, туториалы по асинхронному PHP, и многое другое. Приятного чтения!

Новости и релизы PHP 7.2.0 Alpha 3 — Последняя «альфа» в цикле. Первый бета-выпуск запланирован на 20 августа, а значит новых возможностей уже не ожидается. Попробовать PHP 7.2 можно с помощью подготовленного Docker-образа или собрав из исходников по инструкции. PHP 7.1.7, PHP 7.0.21, PHP

2017-07-16 00:51

Безытеративное обучение однослойного персептрона. Задача классификации


нейросеть пример

Я продолжаю цикл статей по разработке метода безытеративного обучения нейронных сетей. В этой статье будем обучать однослойный персептрон с сигмоидальной активационной ф-ей. Но этот метод можно применить для любых нелинейных биективных активационных ф-й с насыщением и первые производные которых симметричны относительно оси OY.

В прошлой статье мы рассмотрели метод обучения основанный на решении СЛАУ, решать ее мы не будем т.к. это слишком трудоемкий процесс. Сейчас нас интересует из этого

2017-07-13 00:35

Метод безъитеративного обучения однослойной сети прямого распространения с линейной активационной функцией


архитектура нейронных сетей

В этой статье не будет ни одной строчки кода, тут будет просто теория метода обучения нейронных сетей, который я разрабатываю последние пол-года. Реализацию метода планирую в следующей статье. Перспективы безъитеративного обучения нейронных сетей очень велики, это, потенциально, самый быстрый способ обучения НС. Начать цикл работ по безъитеративному обучению я хочу с самого простого случая(где упрощать уже некуда). А именно, с однослойной сети прямого распространения с линейной активационной

2017-07-10 23:35

Аппроксимация математических функций нейронной сетью


нейросети

Всем привет. Начал я активно изучать нейронные сети, и решил похвастаться в этой статье, чему я уже научился.

На мой взгляд самое простое с чего нужно начинать изучать нейросети — это аппроксимация таких простых математических функций, как синус, квадратичная функция, экспонента и т.д. Согласно универсальной теореме аппроксимации — нейронная сеть с одним скрытым слоем может аппроксимировать любую непрерывную функцию многих переменных с любой точностью. Главное чтобы в этой сети было

2017-07-10 08:29

Создание chatbot-a с помощью sockeye (MXNet) на базе AWS EC2 и AWS DeepLearning AMI


реализация нейронной сети, Машинный перевод, чат-боты

Недавно, команда AWSDeepLearning выпустила новый фреймворк?—?“sockeye”, цель которого является упрощение обучения seq2seq сетей. Забегая вперед — я даже не ожидал такой простоты. Так что решил написать простое, быстрое и самодостаточное руководство, которое не требует от читателя глубоких знаний в области нейронных сетей. Единственное, что все же требуется для успешного выполнения всех шагов, это иметь некоторый опыт работы с:

AWS EC2; SSH; python; Если все эти три вещи не вызывают проблем —

2017-07-06 23:43

Странная петля в глубоком обучении 


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Мауриц Эшер (< a href=" ">Maurits Escher)< /p>

Дуглас Хофштадтер (Douglas Hofstadter) в своей книге «Я –  странная петля» («I am a Strange Loop») высказал следующую идею:

«В конечном счете, мы – это воспринимающие сами себя, изобретающие сами себя, замкнутые в себе миражи, являющиеся маленькими чудесами самореференции».

«In the end, we are self-perceiving, self-inventing, locked-in

2017-07-06 14:12

Отжиг и вымораживание: две свежие идеи, как ускорить обучение глубоких сетей


архитектура нейронных сетей, большие данные, алгоритмы машинного обучения

В этом посте изложены две недавно опубликованные идеи, как ускорить процесс обучения глубоких нейронных сетей при увеличении точности предсказания. Предложенные (разными авторами) способы ортогональны друг другу, и могут использоваться совместно и по отдельности. Предложенные здесь способы просты для понимания и реализации. Собственно, ссылки на оригиналы публикаций:Snapshot ensembles (апрель 2017)FreezeOut (июнь 2017)

1. Ансамбль снимков: много моделей по цене одной

Обычные ансамбли

2017-07-03 19:36

Классификация текста с помощью нейронной сети на JAVA


архитектура нейронных сетей

– Наша Лена уходит в декрет, – сообщил начальник, – поэтому нам надо искать замену на время ее отсутствия. Часть задач мы распределим, а вот как быть с задачей перенаправления обращений пользователей?

Лена – это наш сотрудник технической поддержки. Одна из ее обязанностей – распределение поступающих на электронную почту обращений между специалистами. Она анализирует обращение и определяет ряд характеристик. Например, «Тип обращения»: ошибка системы, пользователю просто нужна консультация,

2017-06-28 23:00

Проблемы безопасности и главные достижения ИИ


техническое зрение, Машинный перевод, искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, искусственный интеллект

Тема искусственного интеллекта остается в фокусе интереса большого количества людей. Главная причина неослабевающего внимания публики в том, что за последние годы мы узнали о сотнях новых проектов, где используются технологии слабого ИИ. Весьма вероятно, что ныне живущие на планете люди смогут воочию застать появление сильного ИИ. Под катом история о том, когда именно ждать башковитых роботов в вашей квартире. Спасибо за светлые мысли ZiingRR и Владимиру Шакирову. Enjoy. Какие перемены ждут

2017-06-23 19:13

Автоэнкодеры в Keras, Часть 1: Введение


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Во время погружения в Deep Learning зацепила меня тема автоэнкодеров, особенно с точки зрения генерации новых объектов. Стремясь улучшить качество генерации, читал различные блоги и литературу на тему генеративных подходов. В результате набравшийся опыт решил облечь в небольшую серию статей, в которой постарался кратко и с примерами описать все те проблемные места с которыми сталкивался сам, заодно вводя в синтаксис Keras. Автоэнкодеры

Автоэнкодеры — это нейронные сети прямого

2017-06-23 12:21

Машинное обучение для страховой компании: Исследуем алгоритмы


машинное обучение и анализ данных, нейросеть пример

Предлагаю продолжить добрую традицию, которая началась в пятницу чуть больше месяца назад. Тогда я поделилась с вами вводной статьёй о том, для чего нужно машинное обучение в страховой компании и как проверялась реалистичность самой идеи. Сегодня будет её продолжение, в котором начинается самое интересное — тестирование алгоритмов.

Цикл статей «Машинное обучение для страховой компании» 1. Реалистичность идеи 2. Исследуем алгоритмы 3. Оптимизация модели

Использование возможности

2017-06-22 10:44

Деконструкция мифа о глубоком обучении. Лекция в Яндексе


нейросеть пример, искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения

Оптимизм по поводу нейронных сетей разделяют не все — или, по крайней мере, уровень такого оптимизма бывает разным. Старший преподаватель факультета компьютерных наук ВШЭ Сергей Бартунов согласен, что нейросетевая область сейчас на подъеме. С другой стороны, он хочет внести в происходящее некоторую ясность, определить реальный потенциал нейросетей. Вне зависимости от точки зрения докладчика, глубокое обучение и правда не проникает в нашу сферу совсем уж стремительными темпами.
 

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

2017-08-05 13:10

37 причин, почему ваша нейросеть не работает


big data, пример нейронной сети

Сеть обучалась последние 12 часов. Всё выглядело хорошо: градиенты стабильные, функция потерь уменьшалась. Но потом пришёл результат: все нули, один фон, ничего не распознано. «Что я сделал не так?», — спросил я у компьютера, который промолчал в ответ.

Почему нейросеть выдаёт мусор (например, среднее всех результатов или у неё реально слабая точность)? С чего начать проверку?

Сеть может не обучаться по ряду причин. По итогу многих отладочных сессий я заметил, что часто делаю одни и те же

2017-07-25 09:10

Как научить свою нейросеть генерировать стихи


архитектура нейронных сетей

Умоляю перестань мне сниться Я люблю тебя моя невеста Белый иней на твоих ресницах Поцелуй на теле бессловесном

Когда-то в школе мне казалось, что писать стихи просто: нужно всего лишь расставлять слова в нужном порядке и подбирать подходящую рифму. Следы этих галлюцинаций (или иллюзий, я их не различаю) встретили вас в эпиграфе. Только это стихотворение, конечно, не результат моего тогдашнего творчества, а продукт обученной по такому же принципу нейронной сети.

Вернее, нейронная сеть нужна

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

2017-07-02 17:00

Обучение нейронных сетей методом обратного распространения ошибки.


нейросеть пример

Поговорим о там как можно обучить сеть методом обратного распространения ошибки. В данном видео затронуты (но не раскрыты) такие темы как:- производная https://youtu.be/qoHWa0eJHq4- число е https://youtu.be/2Z2j4KqZ3QY

Поддержать проект можно вот тут: https://www.patreon.com/b0noi

Note book: https://s3-us-west-1.amazonaws.com/yo...<

2017-06-25 18:00

Лучший видеокурс по нейронным сетям на русском


методы машинного обучения, пример нейронной сети

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

2017-06-22 11:01

Теорема Байеса: из-за чего весь сыр-бор?


архитектура нейронных сетей

Теорему Байеса называют мощным методом создания нового знания, но её можно использовать и для рекламы суеверий и псевдонауки

Теорема Байеса стала такой популярной, что её даже показали в телешоу «Теория Большого взрыва». Но, как и любой инструмент, её можно использовать во благо или во вред.

Не знаю точно, когда впервые я услышал про неё. Но по-настоящему я начал проявлять интерес к ней только в последние лет десять, после того, как несколько самых больших ботанов из моих

2017-05-29 02:38

Нейронные сети в детектировании номеров


нейросеть пример

Распознавание автомобильных номеров до сих пор является самым продаваемым решением на основе компьютерного зрения. Сотни, если не тысячи продуктов конкурируют на этом рынке уже на протяжении 20-25 лет. Отчасти поэтому сверточные нейронные сети (CNN) не бьют прежние алгоритмические подходы на рынке.

Но опыт последних лет говорит, что алгоритмы CNN позволяют делать надежные и гибкие для применения решения. Есть и еще одно удобство: при таком подходе всегда можно улучшить надежность решения на

2017-05-26 12:36

Эксперименты с malloc и нейронными сетями


нейросети, методы машинного обучения

Больше года назад, когда я работал антиспамщиком в Mail.Ru Group, на меня накатило, и я написал про эксперименты с malloc. В то время я в свое удовольствие помогал проводить семинары по АКОСу на ФИВТе МФТИ, и шла тема про аллокацию памяти. Тема большая и очень интересная, при этом охватывает как низкий уровень ядра, так и вполне себе алгоритмоемкие структуры. Во всех учебниках написано, что одна из основных проблем динамического распределения памяти — это ее непредсказуемость. Как

2017-05-20 12:10

Нейронные сети доступно (Вводное видео)


нейросеть пример

Нейронные сети

1- Нейронные сети доступно (Вводное видео)

2- Нейронные сети доступно (Урок 2. Мозг)

3- Шокирующая правда об искусственном интеллекте и нейронных сетях!

4- Нейронные сети. Первичная обработка сигнала. Спектр.

5- Создаем нейронную сеть на C#. Однослойный персептрон.

6- Обучение однослойного персептрона. C#

7- Практическое применение нейронных сетей

8- Нейронная сеть для игры на бирже (КИНСФ: нелинейная регрессия)

2017-05-08 22:40

Глубокое обучение помогло декодировать образы букв в мозгу человека


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, Головной мозг

Верхний ряд — визуальные стимулы. Нижний ряд — результат обработки фМРТ с помощью нейросети, обученной авторами. Между ними — результат работы более ранних алгоритмов Changde Du et al. / arXiv.org, 2017

Китайские исследователи разработали новый метод декодирования видимых изображений из зрительной коры головного мозга человека. С его помощью можно по активности мозга узнать, какую букву или цифру показывают участнику эксперимента. Метод основан на глубоком обучении нейросетей на

2017-04-29 11:32

Алгоритмы интеллектуального анализа данных


нейросеть пример, Кластеризация

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

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


большие данные, алгоритмы машинного обучения, реализация 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

2017-02-20 20:00

6 приложений, использующих глубокое обучение, для начинающих


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

В данной статье представлены 6 приложений, использующих глубокое обучение. Любое из приложений легко реализуется, попробуй сам, и тебе понравится!

Введение

В последнее время глубокое обучение стало наиболее изучаемым и обсуждаемым предметом в области анализа данных. И данная тема заслуживает внимания, так как некоторые достижения в области анализа данных лежат как рав в области глубокого обучения. Кажется, что в ближайшем будущем приложения глубокого обучения окажут огромное влияние на

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?

2017-01-11 21:30

Введение в глубинное обучение


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

Из статьи вы узнаете, что такое глубинное обучение. Также статья содержит множество ресурсов, которые вы сможете использовать для освоения этой области.

В современном мире, начиная со здравоохранения и заканчивая мануфактурным производством, повсеместно используется глубинное обучение. Компании обращаются к этой технологии для решения сложных проблем, таких как распознавание речи и объектов, машинный перевод и так далее.

Одним из самых впечатляющих достижений этого года был AlphaGo,

2016-12-26 11:09

Нейросеть научили сворачивать все открытые на экране окна при приближении начальника


архитектура нейронных сетей

Автоматизировать можно многое, хотя и не все. Но все же при помощи автоматизации можно значительно облегчить себе жизнь, сделав ее комфортнее и, в некоторых случаях, безопаснее. В смысле, обезопасить себя от начальства. Один из разработчиков нейросетей решил создать систему, которая при приближении начальника сразу же сворачивала «неподходящие окна», скрывая их с глаз долой.

Для пользователя действия системы выглядят вполне прозрачно, поскольку нейросеть после обнаружения приближающегося

2016-12-15 14:03

Создайте свои собственные “Нейронные Картины” с помощью Глубокого Обучения


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

Нейронные сети могут делать много разных вещей. Они могут понимать наши голоса, распознавать изображения и переводить речь, но знаете ли вы, что еще они умеют рисовать? Изображение сверху демонстрирует некоторые сгенерированные результаты применения нейронного рисования.

Сегодня я собираюсь познакомить вас с тем как это делается. Прежде всего, убедитесь, что у вас обновленная копия Ubuntu (14.04 — та, что использовал я). Вам необходимо иметь несколько гигов свободного пространства на жестком

2016-10-17 14:20

Как сейчас используют нейросети: от научных проектов до развлекательных сервисов


методы машинного обучения, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, реализация нейронной сети, ИИ проекты

В 1960-х годах появился новый подраздел информатики - искусственный интеллект (ИИ). Полвека спустя инженеры продолжают развивать обработку естественного языка и машинное обучение, чтобы оправдать надежды на появление сильного ИИ.

Мы в 1cloud пишем в блоге не только о себе , но и разбираем занимательные темы вроде ментальных моделей или систем хранения данных на основе ДНК.

Сегодня мы расскажем о том, как машинное обучение используется сейчас: почему нейронные сети популярны у физиков, как

2016-09-11 21:03

"Опыт участия в Microsoft Malware Classification Challenge" Михаил Трофимов (Machine Learning Works)


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

Несколько докладов по анализу данных и машинному обучению с недавнего Python Data Science meetup

1. О том, как проанализировать 200 Гб данных на ноутбуке, какие проблемы могут возникнуть в процессе и как автор с ними боролся.

2. Об опыте построения алгоритма классификации изображений автомобилей.

3. Как научить приложение распознавать категории объявлений по изображениям.

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