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


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

2017-04-24 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

2017-04-06 10:50

Машинное обучение и биоинформатика, часть 4. Анализ изображений в биологии. Распознаем котиков и рак


распознавание образов, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Исторически, возможно, наиболее важные успехи глубинных нейронных сетей были в анализе изображений. Архитектуры глубинных нейросетей, подготовленные на миллионах фотографий, могут обнаруживать объекты на картинках гораздо лучше, чем люди. Все современные модели в классификации изображений, обнаружении объектов, поиске изображений и семантической сегментации используют нейронные сети. Сверточная нейронная сеть является наиболее распространенной сетевой архитектурой для анализа изображений.

2017-04-03 21:13

Обмануть сканер радужной оболочки теперь можно без фотографии глаза


реализация нейронной сети

На хакерской конференции Black Hat 2012 исследователи, представляющие Автономный университет в Мадриде и университет штата Западной Виргинии, оказали уникальный алгоритм для обмана одного из самых популярных инструментов биометрической авторизации – сканера радужной оболочки глаза. Если прежние попытки обхода этой системы были связаны с получением фотографии исходной радужно оболочки, то теперь для обмана даже не нужны ни фотографии исходного уполномоченного пользователя, ни прямой доступ к

2017-03-27 22:03

Глубинное обучение по особенностям заголовка и содержимого статьи для преодоления кликбейта


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети

Облако слов для кликбейта TL;DR: Я добился точности распознавания кликбейта 99,2% на тестовых данных по особенностям заголовка и контента. Код доступен в репозитории GitHub.

Когда-то в прошлом я написал статью о выявлении кликбейта. Та статья получила хорошие отклики, а также много критики. Некоторые сказали, что нужно учитывать содержимое сайта, другие просили больше примеров из разных источников, а некоторые предложили попробовать методы глубинного обучения.

В этой статье я постараюсь

2017-03-26 17:31

Исследовательская разработала систему глубинного обучения для анализа поведения футболистов на поле


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети

"Исследовательская группа из сотрудников Disney, Caltech и STATS разработала систему глубинного обучения для анализа поведения футболистов на поле. Она определяет, почему игроки приняли решение в конкретных условиях, собирает данные и уже сейчас предугадывает дальнейшие действия спортсменов в симуляции поля. Более того: она анализирует игру и показывает лучшие сценарии поведения в условиях, в которых игрок был на поле.

Работает система не идеально, но впечатляет уже сейчас. Искусственный

2017-03-13 21:30

Хорошее видео про AI от всемирно известного Andrew Ng


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

Хорошее видео про AI от всемирно известного Andrew Ng (chief scientist в Baidu и сооснователь Coursera, преподаёт курс по машинному обучению в Стэнфорде). В технические детали не углубляется, но рассказывает очень интересно.

Пару фактов:

1) В ближайшее время появится много AI-first компаний в финтехе и медицине, где уже собраны внушительные объёмы данных;

2) Стратегия бизнеса в эпоху AI должна быть следующей: делать продукты, которые собирают данные, использовать их для обучения AI

2017-02-27 10:18

Умная кормушка: Machine Learning, Raspberry Pi, Telegram, немножко магии обучения + инструкция по сборке


нейросеть пример, искусственные нейронные сети

Всё началось с того, что жена захотела повесить кормушку для птиц. Идея мне понравилась, но сразу захотелось оптимизировать. Световой день зимой короткий — сидеть днём и смотреть на кормушку времени нет. Значит нужно больше Computer Vision!

Идея была простой: прилетает птичка — вжуууух — она оказывается на телефоне. Осталось придумать как это сделать и реализовать. В статье: Запуск Caffe на Raspberry Pi B+ (давно хотел это сделать) Построение системы сбора данных Выбор нейронной сети,

2017-02-22 21:37

Нейронные сети в картинках: от одного нейрона до глубоких архитектур


пример нейронной сети

Многие материалы по нейронным сетям сразу начинаются с демонстрации довольно сложных архитектур. При этом самые базовые вещи, касающиеся функций активаций, инициализации весов, выбора количества слоёв в сети и т.д. если и рассматриваются, то вскользь. Получается начинающему практику нейронных сетей приходится брать типовые конфигурации и работать с ними фактически вслепую.

В статье мы пойдём по другому пути. Начнём с самой простой конфигурации — одного нейрона с одним входом и одним выходом,

2017-02-22 08:46

Эвристическая сеть — аналог рекуррентной нейронной сети для программы чат бот


Чат-бот, пример нейронной сети

В статье представлен алгоритм эвристической сети по некоторым свойствам аналогичный рекуррентной нейронной сети для программы виртуального собеседника. Алгоритм усовершенствован с использованием толкового словаря русского языка. В эвристическую сеть внедрен генератор новых ответов на базе статистической информации базы знаний.

Введение При обучении рекуррентной нейронной сети на больших объемах данных встречается проблема перезаписи и отсутствия качественного обучения сети, а также долгого

2017-02-17 22:05

Семинар по глубокому обучению или как стать Data Scientist’ом


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети

Докладчик: Дмитрий Коробченко, NVIDIA

Спикер расскажет о том, где и для чего сегодн ...

2017-02-16 19:34

Робот-собеседник на основе нейронной сети


реализация нейронной сети, чат-боты



Всем доброго времени суток! Я студент, для дипломной работы выбрал тему «информационные нейронные сети» (ИНС). Задачи, где требуется работать с числами, решались достаточно легко. И я решил усложнить систему, добавив обработку слов. Таким образом, я поставил перед собой задачу разработать «робота-собеседника», который мог бы общаться на какую-нибудь определённую тему.

Так как тема общения с роботом довольно обширна, диалог в целом я не оцениваю (привет товарищу Тьюрингу),

2017-02-15 18:23

Создаём нейронную сеть InceptionV3 для распознавания изображений


распознавание образов, реализация нейронной сети

Привет, Хабр! Под катом пойдёт речь о реализации свёрточной нейронной сети архитектуры InceptionV3 с использованием фреймворка Keras. Статью я решил написать после ознакомления с туториалом "Построе ние мощных моделей классификации с использованием небольшого количества данных". С одобрения автора туториала я немного изменил содержание своей статьи. В отличие от предложенной автором нейронной сети VGG16, мы будем обучать гугловскую глубокую нейронную сеть Inception V3, которая уже

2017-02-11 22:12

Нейронные сети — XOR [JS]


нейросеть пример



Добрый день. В прошлой статье «Нейронные сети за 1 день» мы рассмотрели НС которая решала задачу AND, причём сеть была однослойная. В этот раз мы создадим нейронную сеть, которая будет способна решить задачу XOR, она будет многослойная. Эта статья научит вас использовать метод обратного распространения ошибки, введёт в классификацию.

О задаче

Часто, для того чтобы продемонстрировать ограниченные возможности однослойных персептронов при решении задач прибегают к рассмотрению так называемой

2017-02-08 22:17

Черновик книги Эндрю Ына «Жажда машинного обучения», главы 1-7


методы машинного обучения, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети, большие данные

В декабре прошлого года в переписке американских коллег по data science прокатилась волна обсуждения долгожданного черновика новой книги гуру машинного обучения Эндрю Ына (Andrew Ng) «Жажда машинного обучения: стратегии для инженеров в эпоху глубинного обучения». Долгожданного, потому что книга была анонсирована ещё летом 2016 года, и вот, наконец, появилось несколько глав.

Представляю вниманию Хабра-сообщества перевод первых семи глав из доступных в настоящий момент четырнадцати. Замечу, что

2017-02-03 13:34

Михаил Бурцев. Искусственный интеллект и глубокое обучение


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети

Искусственные нейронные сети — класс биологически инспирированных алгоритмов, позволяющих решать широкий круг задач, связанных с аппроксимацией функций. Искусственная нейронная сеть состоит из большого количества связанных между собой примитивных вычислительных элементов — формальных нейронов. Глубокие нейронные сети — современный нейросетевой подход, дает фантастические результаты. Среди компаний, использующих глубокое обучение в своих продуктах, Google, Microsoft, Facebook, IBM. Почему

2017-02-03 11:59

Комплексная нейронная сеть на основе ряда Фурье от функции многих переменных


нейросети

Есть много задач, для решения которых нейронные сети прямого распространения с сигмоидальной активационной функцией не являются оптимальными. Например — задачи распознавание бинарных изображений, с первичной обработкой с помощью преобразования Фурье. В ходе этих преобразований изображение становится инвариантным к смещениям, масштабированию и поворотам. Пример таких преобразований приведен ниже. На выходе такой метод выдает вектор комплексных чисел. Современные нейронные сети не могут с ними

2017-02-01 18:48

Tutorial on Deep Learning I


машинное обучение, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

На прошлой неделе в Simons Institute for the Theory Computing прошёл bootcamp, посвящённый основам машинного обучения.

Делимся с вами лекциями Руслана Сахаутдинова (Университет Карнеги — Меллон) по глубинному обучению. Они будут полезны всем интересующимся как теоретическими, так и практическими аспектами глубокого машинного обучения.

Кстати, рекомендуем вам обратить внимание на остальные лекции, выложенные на сайте Института:

2017-01-31 07:05

Нейронные сети за 1 день


нейросеть пример

Всем привет. В этот раз мы попытаемся разобраться с нейронными сетями без биологии и за 1 день.

Зачем они нужны?

Для того чтобы понять зачем нужны нейронные сети, нужно разобраться с тем, что они из себя представляют.

Искусственные нейронные сети — это совокупность искусственных нейронов, которые выполняют роль сумматоров.

Искусственные нейронные сети нужны для решения сложных задач, например: прогнозирование, распознавание образов. Так же они применяются в области машинного обучения и

2017-01-26 20:37

Алгоритм глубинного обучения диагностирует рак кожи не хуже квалифицированного дерматолога


искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, реализация нейронной сети

Глубинное обучение — перспективная методика обучения алгоритмов, которая задействована в большом количестве сфер (информационная безопасность, анализ результатов исследований, распознавание изображений). Что касается распознавания изображений, то здесь речь идет не только о том, что машина может отличить кошку от собаки, как это было с нейросетью Google. Нет, подобная технология может оказаться полезной и в медицине, в частности, в онкологии.

Ученые из Стэнфорда создали систему, которая

2017-01-26 15:50

Логика мышления. Часть 11. Динамические нейронные сети. Ассоциативность


реализация нейронной сети

Этот цикл статей описывает волновую модель мозга, серьезно отличающуюся от традиционных моделей. Настоятельно рекомендую тем, кто только присоединился, начинать чтение с первой части.

Наиболее просты для понимания и моделирования нейронные сети, в которых информация последовательно распространяется от слоя к слою. Подав сигнал на вход, можно так же последовательно рассчитать состояние каждого из слоев. Эти состояния можно трактовать как набор описаний входного сигнала. Пока не изменится

2017-01-24 12:55

Распознавание и синтез речи. Классические методы распознавания речи


распознавание речи, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Распознавание и синтез речи. Классические методы распознавания речи

- Как звук преобразуется в текст?

- Извлечение признаков

- Аккустическое моделирование

Распознавание речи можно разделить на две фазы: акустическое моделирование и декодирование. На лекции были разобраны генеративные и дискриминативные подходы к акустическому моделированию, а также упрощенно показано, как выглядит построение HCLG-графа, и как происходит декодирование с его помощью.

В области синтеза речи лектор
 

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

2017-04-06 11:00

Байесовские методы машинного обучения


машинное обучение, архитектура нейронных сетей

Специалист по Computer Science Евгений Бурнаев о точности алгоритмов прогнозирования, колмогоровской сложности и децентрализованном машинном обучении

В данной лекции я расскажу о том, каким образом идеи Томаса Байеса, английского математика и священника XVIII века, а также идеи Уильяма Оккама, английского монаха и философа XIV века, оказали огромное влияние на современную науку в XXI веке и легли в основу так называемых байесовских методов машинного обучения. Но давайте обо всем по порядку,

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,

2017-03-30 18:30

Тезаурус: Машинное обучение


задачи машинного обучения, распознавание образов, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети, техническое зрение

Вместе со Сколковским институтом науки и технологий мы сняли курс «Машинное обучение», посвященный математическому моделированию и методам машинного обучения. В этом материале преподаватель магистерской программы «Вычислительные системы в науке и технике» Сколтеха Виктор Лемпицкий разъясняет базовые понятия, используемые в курсе.

Машинное обучение

Это математическая дисциплина, в рамках которой решается задача поиска закономерностей в эмпирических данных; на основе найденных закономерностей

2017-03-27 18:10

Как выглядят глубокие нейронные сети и почему они требуют так много памяти


нейросеть пример, искусственные нейронные сети, методы машинного обучения

Сегодня граф – один из самых приемлемых способов описать модели, созданные в системе машинного обучения. Эти вычислительные графики составлены из вершин-нейронов, соединенных ребрами-синапсами, которые описывают связи между вершинами. В отличие скалярного центрального или векторного графического процессора, IPU – новый тип процессоров, спроектированный для машинного обучения, позволяет строить такие графы. Компьютер, который предназначен для управления графами – идеальная машина для

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

2016-12-23 20:31

Глубокое обучение и Raspberry PI


пример нейронной сети, искусственные нейронные сети

«Что у нас есть?» — спросил горбоносый поворачиваясь. «Алдан-3», — сказал бородатый. «Богатая машина, — сказал я.”

Недавно я решил заняться изучением глубокого обучения. На работе мне выдали новую карточку с поддержкой CUDA и шеф выразил пожелание что эта вершина инженерной мысли позволит нашей лаборатории сделать рывок вперёд, ну или по крайней мере, не отстать от массы конкурентов. У меня уже был некоторый опыт общения с Tensor Flow, но в этот раз я решил попробовать Torch. Привлекало что он

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

2016-11-06 18:17

Азбука ИИ: «Рекуррентные нейросети»


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

N+1 совместно с МФТИ продолжает знакомить читателя с наиболее яркими аспектами современных исследований в области искусственного интеллекта. В прошлый раз мы писали об общих принципах машинного обучения и конкретно о методе обратного распространения ошибки для обучения нейросетей. Сегодня наш собеседник - Валентин Малых, младший научный сотрудник Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения. Вместе с ним мы поговорим о необычном классе этих систем - рекуррентных нейросетях, их

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

2016-09-30 15:55

Теперь каждый может стать профессионалом в машинном обучении


искусственный интеллект, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Марк Хэммонд в штаб-квартире Bonsai в пригороде Беркли

Вы успешно играете в футбол, снимаетесь в популярном кино, или удачливо играете на бирже? Поздравляю - вы почти так же ценны, как специалист по обработке данных или по машинному обучению с докторской степенью из Стэнфорда, MIT или Карнеги-Меллон. По крайней мере, всё выглядит именно так. Все компании в Кремниевой долине - а в принципе, уже и не только там - лихорадочно соревнуются, чтобы получить такой приз-человека. Это нечто вроде охоты

2016-09-19 13:10

DetectNet: Deep Neural Network для Object Detection в DIGITS


нейросеть пример, искусственные нейронные сети

В последнее время мне очень нравится читать статьи на тему deep learning, сверточные сети, обработка изображений и т.д. Действительно, тут есть очень крутые статьи, которые поражают и вдохновляют на собственные "более скромные" подвиги. Итак, хочу представить вниманию русскоязычной публики перевод статьи от Nvidia, написанной 11 августа 2016, в которой представлен их новый инструмент DIGITS и сеть DetectNet для обнаружения объектов на изображениях. Оригинальная статья, конечно, может

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.

2016-09-06 18:02

Batch Normalization для ускорения обучения нейронных сетей


распознавание образов, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

В современном мире нейронные сети находят себе всё больше применений в различных областях науки и бизнеса. Причем чем сложнее задача, тем более сложной получается нейросеть. 

Обучение сложных нейронных сетей иногда может занимать дни и недели только для одной конфигурации. А чтобы подобрать оптимальную конфигурацию для конкретной задачи, требуется запустить обучение несколько раз - это может занять месяцы вычислений даже на действительно мощной машине.

В какой-то момент, знакомясь с

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