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

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


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

АРХИВ


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

Новостная лента форума ailab.ru

Последние новости

 

Главные новости

2017-06-23 19:13

Автоэнкодеры в Keras, Часть 1: Введение


искусственные нейронные сети, методы 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


методы машинного обучения, реализация нейронной сети

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

2017-06-17 23:49

FondBot - фреймворк для создания чат-ботов на PHP (DevConf 2017)


Чат-бот, пример нейронной сети

На PHP сложно найти достойные библиотеки для создания ботов. Обычно предоставляется возможность задать взаимодействие с пользователем в формате вопрос-ответ. Но что, если нужен бот с грамотной архитектурой, кроссплатформенный, которого необходимо поддерживать? А так же требуется встроенная система диалогов!

Несколько месяцев назад я начал работать над библиотекой для создания ботов с современным подходом к разработке веб-приложений, которую можно интегрировать с любым фреймворком и с любой

2017-06-14 11:00

Фотонную нейросеть научили распознавать гласные


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети

Фотонный чип в представлении художника RedCube Inc., and courtesy of the researchers

Физики из Массачусетского технологического института, Университета Шербрука и компании Elenion разработали фотонную микросхему, предназначенную для алгоритмов глубокого обучения. По словам авторов, фотонные вычислители способны решать некоторые задачи гораздо быстрее, чем их электронные аналоги — например, это касается умножения матриц. Эти задачи часто возникают при глубоком обучении нейросетей и

2017-06-13 14:11

Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение.


нейросети, искусственные нейронные сети, методы машинного обучения

В открытом доступе появилась нарезка видеозаписей интенсива «Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение». (3 части)

Часть 1: https://aka.ms/devcon_neuralnetworks_1.

Часть 2: https://aka.ms/devcon_neuralnetworks_2.

Часть 3: https://aka.ms/devcon_neuralnetworks_3.

В рамках интесива вы познакомитесь с устройством нейросетей, начиная с простых архитектур и заканчивая так называемым глубоким обучением — сетями, в которых десятки и сотни слоев. Мы рассмотрим

2017-06-13 00:21

Нейрокурятник часть 3. Про разметку кур


пример нейронной сети, искусственные нейронные сети

И про то, что у кур тоже бывают психи. Птица beauty в гнезде

Одна не сильно впечатляющая статья про разметку изображений кур. Статьи про нейрокурятник

Заголовок спойлера Вступление про обучение себя нейросетям Железо, софт и конфиг для наблюдения за курами Бот, который постит события из жизни кур — без нейросети Разметка датасетов Работающая модель для распознавания кур в курятнике Итог — работающий бот, распознающий кур в курятнике

Прошло 1,5 месяца, мы окончательно смирились с тем,

2017-06-06 10:34

Обзор исследований в области глубокого обучения: обработка естественных языков


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети, Машинный перевод

Это третья статья из серии “Обзор исследований в области глубокого обучения” (Deep Learning Research Review) студента Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Адита Дешпанда (Adit Deshpande). Каждые две недели Адит публикует обзор и толкование исследований в определенной области глубинного обучения. В этот раз он сосредоточил свое внимание на применении глубокого обучения для обработки текстов на естественном языке.

Введение в обработку естественных языков

Введение Под обработкой

2017-06-05 17:28

Численное решение дифференциальных уравнений в частных производных с помощью нейронных сетей


архитектура нейронных сетей

Туториал по численному решению дифференциальных уравнений в частных производных с помощью простых нейронных сетей

2017-06-05 14:42

Новый алгоритм позволит сделать «глубинное обучение» эффективнее


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети

Исследователям из Университета Райса удалось адаптировать распространенную технологию быстрого поиска данных, чтобы сократить количество вычислений в рамках глубинного машинного обучения. Метод применим к любой архитектуре, при этом, чем больше нейросеть, тем значительнее можно сократить затраты на вычисления.

Новый метод особенно актуален для технологических гигантов, таких как Google, Facebook и Microsoft, которые работают с огромным количеством данных при разработке автономных машин,

2017-06-01 21:15

DevCon School: Технологии будущего. Зал А


нейросети

Онлайн-трансляция интенсива «Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение», который пройдёт в рамках «DevCon School: Технологии будущего».

Программа:

10:00 — 11:00 Открытие мероприятия, пленарный доклад

11:00 — 11:30 Перерыв

11:30 — 13:30 Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. Часть 1

13:30 — 14:30 Перерыв

14:30 — 16:30 Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. Часть 2

16:30 — 17:00 Перерыв

17:00 — 19:00

2017-05-25 19:25

Intel открывает доступ к clDNN [высокопроизводительной библиотеке для глубокого обучения]


нейросети, ИТ-гиганты

Официальный репозиторий проекта был запущен буквально пару дней назад. Расскажем немного подробнее об этой новости и приведем полезные источники по теме.

/ Flickr / fdecomite / CC

Основная область применения clDNN (Compute Library for Deep Neural Networks) — распознавание и сегментация изображений. Высокопроизводительная библиотека работает с DL-приложениями, которые подразумевают ускорение построения логических выводов (inference) с помощью Intel HD/Iris Graphics.

clDNN вышла под

2017-05-25 19:04

Новая технология глубинного обучения компании Fujitsu помогает решить практические задачи современного мира


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети

Fujitsu объявила о важном прорыве в области глубинного обучения – компания разработала инновационный и высокоэффективный механизм распределения памяти для «глубинных нейронных сетей» (Deep Neural Networks, DNN).

Для сетей DNN, используемых в различных областях сферы искусственного интеллекта, включая распознавание и классификацию речи и объектов, требуется большой объем вычислительных ресурсов. Это создает большую нагрузку на существующие вычислительные инфраструктуры. В рамках нового

2017-05-21 14:56

PyBrain работаем с нейронными сетями на Python


пример нейронной сети

 В рамках одного проекта столкнулся необходимостью работать с нейронными сетями, рассмотрел несколько вариантов, больше всего понравилась PyBrain. Надеюсь её описание будет многим интересно почитать.

PyBrain — одна из лучших Python библиотек для изучения и реализации большого количества разнообразных алгоритмов связанных с нейронными сетями. Являет собой удачный пример совмещения компактного синтаксиса Python с хорошей реализацией большого набора различных алгоритмов из области машинного

2017-05-18 17:25

Открытый курс машинного обучения. Тема 10. Градиентный бустинг. Часть 1


python и машинное обучение, нейросеть пример

Всем привет! Настало время пополнить наш с вами алгоритмический арсенал.

Сегодня мы основательно разберем один из наиболее популярных и применяемых на практике алгоритмов машинного обучения — градиентный бустинг. Наша задача — основательно разобраться в бустинге, поэтому статья разбита на 2 части: сегодня мы разберем основную теорию алгоритма, а через 2 недели — практику.

О том, откуда у бустинга растут корни и что на самом деле творится под капотом алгоритма — в нашем красочном

2017-05-12 22:04

Общий взгляд на машинное обучение: классификация текста с помощью нейронных сетей и TensorFlow


задачи машинного обучения, нейросети

Рассказывает Де бра Мескита

Разработчики часто говорят: «Хотите изучать машинное обучение, для начала узнайте, как работают алгоритмы». Но мой опыт показывает обратное.

Я считаю, сначала важно увидеть общую картину: как работают приложения. Как только вы поймете это, станет гораздо проще изучать функционирование алгоритмов.

Как же развить интуицию и понять все нюансы машинного обучения? Хороший вариант — создать модель такого обучения. Если опыта написания алгоритмов с

2017-05-11 18:27

GTC 2017 : NVIDIA VOLTA GPU Demonstrating Kingsglaive: Final Fantasy XV


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

На этой неделе в Сан-Хосе проходит ежегодная конференция NVIDIA по GPU-технологиям, которая включает в себя 7000 участников, 600 технических сессий, 150 стендов, 310 сессий по искусственному интеллекту и 67 лабораторий по технологиям глубокого обучения (Deep Learning). Сегодня, в рамках выступления CEO NVIDIA Дженсена Хуанга, были представлены новая архитектура графических процессоров NVIDIA Volta и серия аппаратно-программных решений, призванных ускорить и упростить работу с искусственным

2017-05-10 17:02

Лекция 3: Обучение методом обратного распространения ошибки


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети

Третья лекция курса по machine learning на ваших экранах! В этот раз рассказываем об основах глубокого обучения и все глубже погружаемся в нейронные сети и алгоритмы их обучения.

Тема: Обучение методом обратного распространения ошибки

Спикер: Максим Кретов (специалист по машинному обучению и победитель первого в России Хакатона по нейросетевому обучению)

План:

основные понятия глубокого обучения

алгоритмы обучения нейронных сетей – метод обратного распространения ошибки

2017-05-08 17:00

Машинное обучение. Руководство для начинающих


big data, пример нейронной сети, алгоритмы машинного обучения

«Поехали!»

Обычно в задаче анализа данных имеется некоторая прямоугольная таблица. Ее строки соответствуют объектам, а столбцы – признакам этих объектов. Объекты также называются наблюдениями или примерами (samples), а признаки – атрибутами (features).

Признаки бывают количественными (как, например, доход в рублях или рост в сантиметрах и т.д.) или категориальными (как, например, марка автомобиля, модель телефона и т.д.).

Один из признаков (столбцов) выделен. Этот признак называется ответом.

2017-05-06 00:57

Создана бионическая рука с нейросетью, которая мгновенно распознаёт и хватает предметы


роботы, пример нейронной сети, машинное зрение

Бионические протезы прошлого поколения обычно контролируются с помощью миоэлектрических сигналов, которые возникают в результате мышечных сокращений руки человека. Управлять таким протезом непросто: это требует определённой концентрации, да и эффективность успешных действий оставляет желать лучшего. Непросто с первого раза сделать то, что хочется. По точности действий таким протезам далеко до «интуитивных» действий живой настоящей руки.

В последние годы исследователи

2017-05-05 17:00

От перцептрона до глубоких нейронных сетей


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети

Если вы заходили вчера в группу, то наверняка видели, что мы приготовили для вас целый курс на тему Deep Learning и применения нейронных сетей, состоящий из 17 лекций. Изначально курс был проведен для сотрудников "Лаборатории Касперского", но мы усердно снимали каждую часть на видео, чтобы поделиться и с вами.

Как и обещали, сегодня публикуем первую лекцию - вводную.

Тема: От перцептрона до глубоких нейронных сетей

Спикер: Михаил Бурцев (кандидат физико-математических наук,

2017-04-24 20:01

Машинное обучение это весело! Часть 1


нейросети, задачи машинного обучения

Самое простое введение в машинное обучение

Вы много раз слышали, как люди говорят о машинном обучении, но смутно представляете себе, что это? Вам стыдно, потому что не можете поддержать разговор с коллегами? Так давайте же исправим это!

Этот курс предназначен для начинающих знакомство с машинным обучением. Многие пытались прочесть статью из Википедии, но не смогли ничего понять и отчаялись получить простое объяснение. Но вот оно перед вами!

Содержание статей рассчитано на широкую аудиторию и

2017-04-20 22:45

Галлюцинируй как Трамп, или мини-анализ Рекуррентных Нейронных Сетей


архитектура нейронных сетей, машинное зрение

Я уже довольно давно занимаюсь проблемами машинного обучения и глубокими архитектурами (нейронные сети), и мне необходимо было сделать мини-презентацию системы, генерирующую временные ряды для эмуляции различных процессов. Поскольку на серьезные темы лучше говорить с юмором, то я решил подобрать какой либо веселый пример, чтобы выступление слушалось с улыбками на лицах. Нам крупно повезло, поскольку мы живем в одно время с великим оратором, чьи речи заставляют сердца людей биться чаще. Я говорю

2017-04-13 14:51

Библиотека глубокого обучения Tensorflow


нейросети, задачи машинного обучения

Здравствуй, Хабр! Цикл статей по инструментам для обучения нейронных сетей продолжается обзором популярного фреймворка Tensorflow.

Tensorflow (далее — TF) — довольно молодой фреймворк для глубокого машинного обучения, разрабатываемый в Google Brain. Долгое время фреймворк разрабатывался в закрытом режиме под названием DistBelief, но после глобального рефакторинга 9 ноября 2015 года был выпущен в open source. За год с небольшим TF дорос до версии 1.0, обрел интеграцию с keras, стал

2017-04-07 12:51

Глубинное обучение и обучение с подкреплением — Евгений Бурнаев


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети

Пять лет назад компания DeepMind, офис которой был в Лондоне, выпустила статью, в которой описала, как делать обучение с подкреплением с применением глубинного обучения. Может быть, вы помните, в 1990-х были приставки Dendy, в них можно было играть в такие незамысловатые игры вроде Breakout. Конкретно в этой игре необходимо было управлять пластинкой, которая отбивала мячик, он разрушал некоторое количество кубиков, расположенных наверху экрана. Компания DeepMind построила алгоритм, который

2017-04-07 00:50

Быстрый старт: обзор основных Deep Learning фреймворков


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети

Привет, Хабр! Предлагаем вам перевод поста “Getting Started with Deep Learning” от Мэтью Рубашкина из Silicon Valley Data Science о преимуществах и недостатках существующих Deep Learning технологий и о том, какой фреймворк выбрать, учитывая специфику задачи и способности команды. Здесь, в SVDS, наш R&D отдел изучает различные технологии Deep Learning: от распознавания изображений поездов, до расшифровки человеческой речи. Перед нами стояла цель построить непрерывный процесс обработки
 

2017-06-17 16:40

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 студентов начали

2017-06-14 15:07

Dropout — метод решения проблемы переобучения в нейронных сетях


нейросеть пример

Переобучение (overfitting) — одна из проблем глубоких нейронных сетей (Deep Neural Networks, DNN), состоящая в следующем: модель хорошо объясняет только примеры из обучающей выборки, адаптируясь к обучающим примерам, вместо того чтобы учиться классифицировать примеры, не участвовавшие в обучении (теряя способность к обобщению). За последние годы было предложено множество решений проблемы переобучения, но одно из них превзошло все остальные, благодаря своей простоте и прекрасным практическим

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, задачи 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)

2017-05-17 20:55

Механизм подсчета нейронной сети в PL/SQL для распознавания рукописных цифр


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Дорогие коллеги, спешим порадовать всех, кто неравнодушен к наукоемким задачам. Сегодня мы приготовили для вас перевод любопытной публикации от экспертов по базам данных из CERN, посвященный обучению и эксплуатации нейронных сетей с помощью Python и инструментария на базе Oracle PL/SQL.

В этой статье вы найдете пример построения и развертывания базового механизма подсчета искусственной нейронной сети с использованием PL/SQL. Статья предназначена для учебных целей, в частности для практиков

2017-05-08 22:40

Глубокое обучение помогло декодировать образы букв в мозгу человека


искусственные нейронные сети, методы 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, методы 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

2017-04-03 21:55

Нужны ли нам нейронные сети?


нейросеть пример

Или повесть о том, как я сделал распознавания изображений с помощью свёрточной нейронной сети без нейронной сети. Интересно? Тогда прошу под кат.

Предыстория Одним летним вечером играя в Dota 2, я подумал, было бы не плохо распознавать персонажей в игре, и выдавать статистику по наиболее удачному выбору контрперсонажа. Первая мысль, нужно как-то тянуть данные из матча и тут же их обрабатывать. Но я эту затею отбросил, так как нет у меня опыта во взломе игр. Тогда я решил, что можно делать

2017-04-03 18:10

Открытый курс машинного обучения. Тема 6. Построение и отбор признаков


методы машинного обучения, Кластеризация, реализация нейронной сети, большие данные

Сообщество Open Data Science приветствует участников курса!

В рамках курса мы уже познакомились с несколькими ключевыми алгоритмами машинного обучения. Однако перед тем как переходить к более навороченным алгоритмам и подходам, хочется сделать шаг в сторону и поговорить о подготовке данных для обучения модели. Известный принцип garbage in – garbage out на 100% применим к любой задаче машинного обучения; любой опытный аналитик может вспомнить примеры из практики, когда простая модель,

2017-03-21 06:43

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


большие данные, методы 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

2017-02-08 22:20

Нейробайесовский подход к задачам машинного обучения. Лекция Дмитрия Ветрова в Яндексе


нейросеть пример

Этим постом мы завершаем серию лекций с Data Fest. Одним из центральных событий конференции стал доклад Дмитрия Ветрова — профессора факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Дмитрий входит в число самых известных в России специалистов по машинному обучению и, начиная с прошлого года, работает в Яндексе ведущим исследователем. В докладе он рассказывает об основах байесовского подхода и объясняет, какие преимущества дает этот подход при использовании нейронных сетей.

Под катом — расшифровка и

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?

2017-01-16 17:35

Простейшее управление компьютером при помощи голоса


нейросеть пример, искусственный интеллект

 Если вас интересует, как помочь обездвиженному человеку управлять компьютером для общения с внешним миром – вам сюда. Если вам интересно, какое отношение к этому имеют мел-частотные кепстральные коэффициенты и нейронные сети – вам тоже сюда.

Часть I. Программа для управления компьютером при помощи голоса Ко мне обратился человек с просьбой написать программу, которая позволила бы управлять компьютерной мышью при помощи голоса. Тогда я и представить себе не мог, что, практически

2017-01-11 21:30

Введение в глубинное обучение


искусственные нейронные сети, методы 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, методы 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


модели 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, методы 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