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

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск

ТЕМЫ


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

RSS


RSS новости

Авторизация



Новостная лента форума ailab.ru

Последние новости

 

Главные новости

2017-10-21 13:15

Глубокое обучение: быстрый старт для разработчиков


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Инструменты, которые помогут вам разработать нейронную сеть в первый же день изучения.

Здравствуйте!

Глубокое обучение считается чем-то вроде rocket science: звучит круто, выглядит сложно и содержит всякую математику. На самом деле все не так сложно. Вот вам перевод руководства по глубокому обучению «Deep Learning for Developers: Tools You Can Use to Code Neural Networks on Day 1» от Эмиля Волнера.

Текущая волна интереса к глубокому обучению началась лет пять назад. Экспоненциальный

2017-10-16 19:03

3. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Библиотеки для глубинного обучения | Технострим


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Продолжение курса по нейронным сетям.

Лекция №3. Библиотеки для глубинного обучения

Темы: Графы вычислений в PyTorch. Операции с тензорами. Автоматическое дифференцирование. Полносвязные сети. Ветвящиеся архитектуры. Поведение сети при обучении и предсказании: флаги volatile и requires_grad. Сохранение и загрузка модели.

Лекция №4. Сверточные нейронные сети

Темы: Свертка. Пулинг. Светрочные нейронные сети. Примеры использования сверточных сетей. Интерпретация обученных моделей.

2017-10-16 15:14

Русскоязычный чат-бот Boltoon: создаем виртуального собеседника


чатбот, Реализация ИИ, реализация нейронной сети

Несколько лет назад было опубликовано интервью, в котором говорят об искусственном интеллекте и, в частности, о чат-ботах. Респондент подчеркивает, что чат-боты не общаются, а имитирует общение. В них заложено ядро разумных микродиалогов вполне человеческого уровня и построен коммуникативный алгоритм постоянного сведения разговора к этому ядру. Только и всего. На мой взгляд, в этом что-то есть…

Тем не менее, о чат-ботах много говорят на Хабре. Они могут быть самые разные. Популярностью

2017-10-15 15:09

N3uralV1s10n


роботы новости, пример нейронной сети

Камера, подключенная к LEGO Mindstorms EV3 уже давно не является чем-то необычным. Конечно, в комплекте с набором ее нет, да и стандартное ПО от LEGO лишено возможности ее использования, но с появлением "прошивок" от сторонних разработчиков, таких как ev3dev и leJOS, появилась возможность подключить практически любую современную веб-камеру с USB-интерфейсом.

В нашем сегодняшнем проекте мы будем использовать камеру в качестве элемента системы машинного зрения, запрограммировав на Python

2017-10-14 17:29

С Gluon создавать нейронные сети будет так же просто, как приложения


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Необходимость сотрудничества в сфере искусственного интеллекта создает необычные союзы. Так, Microsoft и Amazon Web Services объявили о совместном проекте Gluon, библиотеке программных разработок для машинного обучения.

Opensource-проект Gluon обеспечит достаточный интерфейс для создания моделей машинного обучения при помощи предварительно собранных и оптимизированных компонентов, строительных блоков, которые можно будет использовать вместе с платформами Amazon и Microsoft. По замыслу, он

2017-10-11 15:33

Когда лучше не использовать глубинное обучение


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети, ошибки нейронных сетей

Я понимаю, что странно начинать блог с негатива, но за последние несколько дней поднялась волна дискуссий, которая хорошо соотносится с некоторыми темами, над которыми я думал в последнее время. Всё началось с поста Джеффа Лика в блоге Simply Stats с предостережением об использовании глубинного обучения на малом размере выборки. Он утверждает, что при малом размере выборки (что часто наблюдается в биологии), линейные модели с небольшим количеством параметров работают эффективнее, чем нейросети

2017-10-08 10:04

Как отличать птиц от цветов. Или цветы от птиц


реализация нейронной сети

В качестве программы выходного дня мне захотелось поиграться с как бы «нейронной» сетью (спойлер — в ней нет нейронов). А чтобы потом не было мучительно больно за бесцельно прожитые годы часы, я подумал, что зря мы его кормим, пусть пользу приносит — пусть заодно эта сетка разберет домашний фотоархив и хотя бы разложит фотографии цветов в отдельную папку.

Самая простая сеть Самая простая сеть нашлась в статье "Нейросеть в 11 строчек на Python" (это перевод от SLY_G статьи "A Neural Network in

2017-10-06 11:55

Распознавание дорожных знаков с помощью CNN: Spatial Transformer Networks


пример нейронной сети, машинное зрение, 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).

В прошлом посте мы начали разговор о подготовке данных для обучения сверточной сети. Сейчас же настало время использовать полученные данные и попробовать построить на них нейросетевой классификатор дорожных знаков. Именно этим мы и займемся в этой статье, добавив дополнительно к

2017-10-05 13:51

Создатель Open Data Science о Slack, xgboost и GPU


машинное обучение, big data, поисковые алгоритмы, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Сообщество Open Data Science (ODS) уже известно на Хабре по открытому курсу машинного обучения (OpenML). Сегодня мы поговорим с его создателем об истории ODS, людях и наиболее популярных методах машинного обучения (по версии Кaggle и проектам индустрии). За интересными фактами и технической экспертизой — прошу под кат.

Алексей Натекин natekin . Основатель ряда проектов, связанных с машинным обучением и анализом данных. Диктатор и координатор Open Data Science — крупнейшего в Восточной Европе

2017-10-03 23:42

RNNoise: пожертвуй свой шум для обучения нейросети Mozilla


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Спектрограмма до шумоподавления, записана человеческая речь на SNR 15 дБ

Спектрограмма звука после обработки нейросетью RNNoise

Шумоподавление остаётся актуальной темой научных исследований по крайней мере с 70-х годов прошлого века. Несмотря на значительные улучшения в качестве систем, их высокоуровневая архитектура практически не претерпела изменений. Техника спектральной оценки полагается на спектральную оценку шума, которая, в свою очередь, работает при помощи детектора голосовой

2017-10-03 20:47

Google представила игру для обучения нейронных сетей Teachable Machine


архитектура нейронных сетей

Приложение можно научить реагировать на движения перед камерой GIF-изображениями или звуками.

Teachable Machine должна помочь пользователям понять, по какому принципу работают нейронные сети. Для эксперимента игроку нужно устройство с веб-камерой: пользователь совершает разные движения на камеру, а система запоминает их и реагирует на каждое «привязанным» к нему GIF-изображением, звуком или речью.

Для того, чтобы научиться распознавать движения, системе нужно около 30 кадров. Пользователю

2017-10-03 19:47

Компрессия видео: нет предела совершенству? Познаем Общаясь - XIII конференция (ча ...


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети, Семинары, интернет вещей, техническое зрение

1. Компрессия видео: нет предела совершенству? ()

Искусство передачи сути не в виде конкретного сообщения, но через большие объемы ассоциативных данных — это то, чем мы гордимся как уникальностью образного мышления, а робот, возможно, никогда не сможет понять. Интернет перегружен гигантским объемом аудиовизуального контента, современные системы сжатия едва справляются с напором данных.

Что есть современный видеокодек и почему его архитектура — тупиковая ветка развития? Возможно ли

2017-10-01 14:00

Мгновенная расшифровка сырого сигнала MinION при помощи глубокого обучения


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Третья часть нашего рассказа про чтение генома с помощью секвенатора третьего поколения компании Oxford Nanopore уже на подходе, а пока мы доделываем ее, на BioRxiv вышел препринт, в котором описывается алгоритм глубоко обучения для мгновенной трансляции сырого сигнала с MinION в последовательность нуклеотидов.

Секвенирование с помощью нанопоры позволяет получать и анализировать сырой сигнал (кривую изменения электрического тока при протягивании ДНК через пору) мгновенно, пока молекула ДНК

2017-09-21 17:50

Достижения в глубоком обучении за последний год


нейросеть пример, искусственные нейронные сети, машинное обучение Python

Привет, Хабр. В своей статье я расскажу вам, что интересного произошло в мире машинного обучения за последний год (в основном в Deep Learning). А произошло очень многое, поэтому я остановился на самых, на мой взгляд, зрелищных и/или значимых достижениях. Технические аспекты улучшения архитектур сетей в статье не приводятся. Расширяем кругозор!

1. Текст

1.1. Google Neural Machine Translation

Почти год назад Google анонсировала запуск новой модели для Google Translate. Компания подробно

2017-09-21 07:00

Суперкомпьютер в церкви


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Самый мощный испанский суперкомпьютер MareNostrum установлен в здании бывшей часовни Торре Жирона, построенной в XIX веке. Теперь в этих стенах не молятся о хорошей погоде и укреплении здоровья, а выполняют вычисления в области метеорологии и генетики.

Компьютер постоянно модернизируется, и если в 2015 году он занимал 57-е место в списке Top500, то сегодня — уже 13-е.

Главный блок MareNostrum основан на процессорах Intel Xeon Platinum 8160 24C и в сумме содержит

2017-09-19 10:43

Как мы обучали приложение Яндекс.Такси предсказывать пункт назначения


машинное обучение Python, реализация нейронной сети, ИИ проекты, поисковые системы, Реализация ИИ

Представьте: вы открываете приложение, чтобы в очередной раз заказать такси в часто посещаемое вами место, и, конечно, в 2017 году вы ожидаете, что все, что нужно сделать – сказать приложению «Вызывай», и такси за вами тут же выедет. А куда вы хотели ехать, через сколько минут и на какой машине — все это приложение узнает благодаря истории заказов и машинному обучению. В общем-то все, как в шутках про идеальный интерфейс с единственной кнопкой «сделать хорошо», лучше которого только экран с

2017-09-15 21:05

Машинное обучение в практике администрирования. Технология QoSmic


машинное обучение Python, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

В последнее время новостные ленты заполонили статьи о машинном обучении (ML; Machine Learning) и глубинном обучении (Deep Learning).

Действительно, за несколько лет исследователи существенно продвинулись в этом направлении – и, что важнее, общество стало готово к новым технологиям.

К сожалению, спекулируя на популярной теме машинного обучения, многие сосредоточились на совершенно ненужных человечеству областях его применения: генерации текстов и сценариев для безумных фильмов, написании

2017-09-11 15:28

Метавычисления и глубокие свёрточные сети: интервью с профессором ИТМО


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

После победы AlphaGo в марте 2016 года над одним из сильнейших игроков Go в мире Ли Седолем о методах глубокого обучения заговорили практически везде. И даже Google не упустил случая назвать себя компанией машинного обучения и искусственного интеллекта.

Что стоит за термином «глубокое обучение»? Какими бывают модели машинного обучения и на чём они пишутся? Ответить на эти и многие другие вопросы, связанные с МО и, в частности, с глубоким обучением (deep learning), мы попросили Алексея

2017-09-11 14:36

Нейросеть построила путь развития болезни на клеточном уровне


искусственный интеллект в медицине, искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Учёные создали алгоритм, который способен распознавать биологические процессы в клетках, а также классифицировать сами клетки. В новой работе исследователи применили глубокое обучение для реконструкции процесса заболевания на клеточном уровне и получили точность в 98 процентов, что примерно на 6 процентов выше ранее созданных для этих целей алгоритмов. Статью о своём исследовании с подробным описанием работы свёрточной нейросети учёные опубликовали в журнале Nature Communications.

2017-09-05 10:57

BigDL: глубинное обучение — к услугам пользователей больших данных и исследователей данных


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Большие данные и их анализ играют важнейшую роль в современном мире, где повсеместно используются сети и электронные устройства. Идет непрерывное объединение возможностей больших данных, аналитики и машинного/глубинного обучения. В декабре 2016 года мы создали BigDL — распределенную библиотеку глубинного обучения с открытым исходным кодом для Apache Spark. Цель создания этой библиотеки — объединение сообщества глубинного обучения и сообщества больших данных. Далее в этой статье приводится

2017-09-04 13:31

PyTorch — ваш новый фреймворк глубокого обучения


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети, техническое зрение

PyTorch — современная библиотека глубокого обучения, развивающаяся под крылом Facebook. Она не похожа на другие популярные библиотеки, такие как Caffe, Theano и TensorFlow. Она позволяет исследователям воплощать в жизнь свои самые смелые фантазии, а инженерам с лёгкостью эти фантазии имплементировать.

Данная статья представляет собой лаконичное введение в PyTorch и предназначена для быстрого ознакомления с библиотекой и формирования понимания её основных особенностей и её

2017-09-03 21:41

Материалы летней школы Deep|Bayes по байесовским методам в глубинном обучении


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети, Семинары

Глубинное обучение в последние годы стало ключевым направлением исследований в машинном обучении. Начавшись с архитектурных прорывов, позволявших эффективно обучать глубокие нейросети, оно стало распространяться на другие подобласти, предоставляя набор эффективных средств там, где для решения задачи требуется приближение некоторой сложной функции.

Многие современные исследовательские статьи активно используют байесовский формализм в сочетании с глубокими нейросетями, приходя к интересным

2017-08-29 05:33

Competition: N+1 fish, N+2 fish


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

$50.000 — такой призовой фонд конкурса по определению рыбы на видеозаписях с рыболовецких шхун залива Мэн с использованием глубокого обучения /

2017-08-28 23:56

Ограничения глубинного обучения и будущее


машинное обучение Python, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Эта статья представляет собой адаптацию разделов 2 и 3 из главы 9 моей книги «Глубинное обучение с Python» (Manning Publications).

Статья рассчитана на людей, у которых уже есть значительный опыт работы с глубинным обучением (например, тех, кто уже прочитал главы 1-8 этой книги). Предполагается наличие большого количества знаний.

Ограничения глубинного обучения

Глубинное обучение: геометрический вид Самая удивительная вещь в глубинном обучении — то, насколько оно простое. Десять лет

2017-08-24 15:49

Случайный лес vs нейросети: кто лучше справится с задачей распознавания пола в речи (ч.2)


машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Первая часть нашего гайда была посвящена интересной задаче машинного обучения – распознаванию пола по голосу. Мы описали общий подход к большинству задач speech processing и с помощью случайного леса, обученного на статистиках акустических признаков, решили задачу с довольно большой точностью – 98,4% верно классифицированных аудиофрагментов.

Во второй части гайда мы посмотрим, справятся ли нейронные сети с этой задачей эффективнее случайного леса, а также попробуем учесть самый
 

2017-10-16 19:15

Введение в архитектуры нейронных сетей


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

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

2017-09-07 14:51

36 материалов о нейросетях: книги, статьи и последние исследования


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Что делать, если хочется побольше узнать про нейронные сети, методы распознавания образов, компьютерное зрение и глубокое обучение? Один из очевидных вариантов — подыскать для себя какие-либо курсы и начать активно изучать теорию и решать практические задачи. Однако на это придется выделить значительную часть личного времени. Есть другой способ — обратиться к «пассивному» источнику знаний: выбрать для себя литературу и погрузиться в тему, уделяя этому всего полчаса-час в день.

Поэтому, желая

2017-08-05 22:47

DevCon School: Технологии будущего // Открытие


пример нейронной сети, искусственные нейронные сети, машинное обучение Python

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


лингвистика, реализация нейронной сети, анализ текстов

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, машинное обучение Python

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


машинное обучение, 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

2017-05-29 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, машинное обучение

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, машинное обучение Python, 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, машинное обучение Python, 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, машинное обучение Python, 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, машинное обучение Python, 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

2016-10-17 14:20

Как сейчас используют нейросети: от научных проектов до развлекательных сервисов


машинное обучение, 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, машинное обучение Python, 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