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

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск

ТЕМЫ


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

RSS


RSS новости

Авторизация



Новостная лента форума ailab.ru

Последние новости

 

Главные новости

2017-12-11 13:00

Как и зачем определять голосовую почту


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

«Абонент не абонент — пожалуйста, оставьте ваше сообщение после звукового сигнала!» — мы слышим этот автоматический ответ множество раз и уже привыкли вешать трубку, точно зная, что никто и никогда не проверяет «голосовую почту». Я, как и все опрошенные знакомые, без гугла даже не смогу ее проверить! Зачем операторам эта странная штука? А чтобы брать деньги за звонки, которые иначе будут бесплатными. Причем не только с обычных абонентов, но и с компаний, которые используют автоматику для

2017-12-09 10:17

Как построить классификатор изображений на основе предобученной нейронной сети


машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Сейчас происходит процесс демократизации искусственного интеллекта — технология, которая недавно считалась привилегией ограниченного числа крупных компаний, становится все более доступной для отдельных специалистов. За последние годы появилось большое количество моделей, созданных и обученных профессионалами с использованием большого количества данных и огромных вычислительных мощностей. Многие из этих моделей находятся в открытом доступе, и любой может использовать их для решения своих задач

2017-12-08 23:47

Глубокое обучение


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

Патоморфологи сталкиваются с серьезным увеличением трудовой нагрузки и повышением сложности гистопатологической диагностики рака в связи с приходом персонализированной медицины. Поэтому диагностические протоколы должны быть сосредоточены в равной степени на эффективности и точности. В этой статье мы представляем “глубокое обучение” как подход для улучшения объективности и эффективности анализа гистопатологических препаратов. С помощью двух примеров (распознавание рака предстательной железы в

2017-12-08 12:00

Искусственный интеллект и Джеффри Хинтон: отец «глубокого обучения»


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Искусственный интеллект. Сколько о нем сказано, а ведь мы даже и говорить еще толком не начинали. Почти все, что вы слышите о прогрессе искусственного интеллекта, основано на прорыве, которому тридцать лет. Сохранение темпов прогресса потребует обхода серьезных ограничений серьезных ограничений. Далее от первого лица — Джеймс Сомерс.

Я стою там, где скоро будет центр мира, или просто в большой комнате на седьмом этаже блестящей башни в центре Торонто — с какой стороны посмотреть.

2017-12-05 21:18

Ученые подтвердили способность мозга к глубокому обучению


работа головного мозга, искусственный интеллект, искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Принцип глубокого обучения был создан по аналогии с работой мозга. Однако ученые решили проверить, на самом ли деле человек усваивает информацию таким образом. Оказалось, что человеческие нейроны действительно идеально подходят для приемов глубокого обучения.

Группа исследователей под руководством нейробиолога доктора Блейка Ричардса разработали алгоритм, который имитирует процесс глубокого обучения в мозге человека. В ходе экспериментов ученые обнаружили, что

2017-12-05 12:57

Введение в обучение с подкреплением: от многорукого бандита до полноценного RL агента


пример нейронной сети, машинное обучение

Обучение с подкреплением является одним из самых перспективных направлений машинного обучения. С его помощью искусственный интеллект сегодня способен решать широчайший спектр задач: от робототехники и видеоигр до моделирования поведения покупателей и здравоохранения. В этой вводной статье мы изучим главную идею reinforcement learning и с нуля построим собственного самообучающегося бота.

Введение Основное отличие обучения с подкреплением (reinforcement learning) от классического машинного

2017-12-04 13:41

Нейросеть для определения лиц, встроенная в смартфон


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети, разработка по, системы технического зрения

Apple начала использовать глубинное обучение для определения лиц начиная с iOS 10. С выпуском фреймворка Vision разработчики теперь могут использовать в своих приложениях эту технологию и многие другие алгоритмы машинного зрения. При разработке фреймворка пришлось преодолеть значительные проблемы, чтобы сохранить приватность пользователей и эффективно работать на железе мобильного устройства. В статье обсуждаются эти проблемы и описывается, как работает алгоритм.

Введение Впервые определение

2017-11-29 12:46

Классификация звуков с помощью TensorFlow


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Игорь Пантелеев, Software Developer, DataArt

Для распознавания человеческой речи придумано множество сервисов — достаточно вспомнить Pocketsphinx или Google Speech API. Они способны довольно качественно преобразовать в печатный текст фразы, записанные в виде звукового файла. Но ни одно из этих приложений не может сортировать разные звуки, захваченные микрофоном. Что именно было записано: человеческая речь, крики животных или музыка? Мы столкнулись с необходимостью ответить на этот вопрос. И

2017-11-27 21:34

Как научить нейросеть придумывать названия российских населенных пунктов


реализация нейронной сети

Для начала немного несуществующих деревень и сёлСальтоловоНичичи

Каверная Голяна Придориусловка Старотипенки Кюканово Кутюшевка Верхний Стед Сабаревка Зеленокировка Хадонские Выселки Старый Куля Октяга Ржиново Черемошно Голодионово Александрово-Полейково Подлопаново Малое Сусовое Горы-Чусалы Чубравяково

Зачем и почему

Всем привет, меня зовут Илья, я занимаюсь компьютационной биологией и биохимией, в свободное время я заставляю нейросети страдать ерундой.

Основываясь на аналогичных

2017-11-26 16:14

Текстовые капчи легко распознаются нейронными сетями глубокого обучения


методы распознавания образов, пример нейронной сети

Нейронные сети глубокого обучения достигли больших успехов в распознавании образов. В тоже время текстовые капчи до сих пор используются в некоторых известных сервисах бесплатной электронной почты. Интересно смогут ли нейронные сети глубоко обучения справится с задачей распознавания текстовой капчи? Если да то как?

Что такое текстовая капча? Капча (англ. “CAPTCHA”) — это тест на “человечность”. То есть задача, которую легко решает человек, в то время как для машины эта задача должна быть

2017-11-17 12:51

Классификация на гуманитариев и технарей по комментариям в VK


компьютерная лингвистика, анализ социальных сетей, реализация нейронной сети

Хочу поделиться своим опытом классификации пользователей социальной сети по их комментариям на два класса по складу ума: гуманитарный или технический. В данной статье не будут использоваться последние достижения глубокого обучения, но будет разобран завершенный проект по классификации текстов: от поиска подходящих данных до предсказаний. В конце будет представлено веб-приложение, в котором вы сможете проверить себя.

Постановка задачи

Задача в нашем случае бинарной классификации

2017-11-14 13:00

Swift и TensorFlow


разработка по, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Я не люблю читать статьи, сразу иду на GitHub

GitHub: TensorFlowKit GitHub: Example GitHub: Другое

TensorFlowKit API Заранее прошу прощения за это неудобство.

Все, что будет описано в данной статье тем или иным образом затронет несколько сфер computer science, но погрузиться в каждую отдельную сферу не представляется возможным. Заранее прошу прощения за это неудобство. Рассказывать о том, что такое машинное обучение и искусственный интеллект, в 2017 году наверное нет необходимости. На эту

2017-11-12 13:49

Как мозг бьет дерево, или как мы сделали рекомендательную систему с помощью нейронной сети


архитектура нейронных сетей, Реализация ИИ

Как бы вы сделали рекомендательную систему? У многих в голове сразу появилась картина как они импортят и стакают XGBoost CatBoost. Изначально у нас в голове появилась та же картина, но мы решили на волне хайпа сделать это на нейронных сетях, благо времени было много. Опыт их создания, тестирование, результаты и наши мысли описаны далее.

Постановка задачи

Перед нами стояла задача создания модели, выбирающей людей, которым стоит отправить предложение воспользоваться какой-то услугой,

2017-11-09 00:34

Обучение с подкреплением в реальных задачах — Максим Кретов


машинное обучение, пример нейронной сети

Специалист по машинному обучению Максим Кретов об изобретении искусственного интеллекта, типах задач и характеристиках человеческого познавательного процессаПостНаука продолжает рассказывать о современных технологиях в проекте «Банк знаний», подготовленном совместно с Корпоративным университетом Сбербанка.

В последние десять лет наблюдается повышение интереса к машинному обучению, анализу данных как в фундаментальной науке, так и в прикладных исследованиях в этой области. Это связано с тем,

2017-11-06 22:05

Как сумрачные программисты отличают кошек от собак


реализация нейронной сети, капсульные нейронные сети

Сегодня я расскажу вам, как сумрачные программисты отличают кошек от собак, наводят ракеты по снимку со спутника, удаляют Ягоду с фотографии, рисуют упоротые здания, и всё это при помощи нейросетей!

TRIGGER WARNING: математические термины

Предыдущие части:

1. https://vk.com/wall-86559535_539529 На заре

2. https://vk.com/wall-86559535_541471 Возрождение нейросетей

3. https://vk.com/wall-86559535_543896 Основные виды нейросетей

Итак, картиночки. Стандартом в области

2017-10-31 16:05

Опубликован код для определения reCaptcha с точностью 85%


машинное обучение, методы распознавания образов, пример нейронной сети

Исследователи из Мэрилендского университета и компании Vicarious опубликовали реализации двух различных методов обхода средств отсеивания интернет-ботов на основе капчи, в том числе позволяющих обойти защиту популярного сервиса reCaptcha. Методы интересны различиями в подходах - первый проект легко реализуем при помощи существующих сервисов, а второй потребовал существенных исследований в области распознавания образов и машинного обучения.

Первый проект получил название unCaptcha и позволяет

2017-10-30 19:47

Глубокое обучение с R и Keras на примере Carvana Image Masking Challenge


пример нейронной сети, методы распознавания образов

Привет, Хабр!

Пользователи R долгое время были лишены возможности приобщиться к deep learning-у, оставаясь в рамках одного языка программирования. С выходом MXNet ситуация стала меняться, но своеобразная документация и частые изменения, ломающие обратную совместимость, все еще ограничивают популярность данной библиотеки.

Гораздо привлекательнее выглядит использование R-интерфейсов к TensorFlow и Keras с бекендами на выбор (TensorFlow, Theano, CNTK), подробной документацией и

2017-10-26 19:01

Нейронные сети и искусственный интеллект. Лектор - Михаил Бурцев, МФТИ


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

Публикуем видеозапись лекции Михаила Бурцева, заведующего лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, которая прошла 18 октября на Физтехе.

Если вы еще не разбираетесь в понятиях Искусственный интеллект и Машинное обучение (same as AI and Machine learning), то обязательно посмотрите эту лекцию. Советуем!

2017-10-25 15:46

Использование нейронной сети для построения модели оценки заёмщиков в сфере онлайн-микрофинансирования


машинное обучение и анализ данных, нейросеть пример

В настоящее время для построения скоринговой модели стандартом “де факто” в финансовой отрасли является использование функций логистической регрессии (logit-функций). Суть метода сводится к нахождению такой линейной комбинации начальных данных (предикторов), которая в результате logit-преобразования будет максимально правдоподобно осуществлять предсказания.

Практический недостаток метода — в необходимости длительной подготовки данных для построения модели (около недели работы специалиста). В

2017-10-25 12:31

Новый ум короля: как создаются лучшие системы машинного обучения в мире


ИИ проекты, машинное обучение Python, реализация нейронной сети

У каждой технологической компании есть хорошо известные пользовательские продукты и внутренние разработки,на которых эти продукты держатся. Это своеобразные двигатели,которые вращают шестеренки механизма. Долгое время главным двигателем«Яндекса» была система машинного обучения«Матрикснет», которая обеспечивала и работу поиска,и подбор подходящих рекламных объявлений,и выбор оптимального маршрута в навигаторе. Этим летом«Яндекс» завершил работу

2017-10-24 16:57

Умные сети для рыбаков: как мы учили смартфоны распознавать рыбу


техническое зрение, машинное обучение, пример нейронной сети

На развитие компьютерного зрения в последние 10 лет не обращал внимание лишь отстраненный от мира человек. Технология распознавания образов своим процветанием обязана глубокому обучению. Достижения машин поражают воображение.

В 2012 году происходит соревнование по классификации картинок, где выигрывает глубокая нейронная сеть с грандиозным отрывом от второго места; Три года спустя машина классифицирует 1000 классов картинок с точностью, превосходящей человеческую; Распознавание рукописных

2017-10-21 13:15

Глубокое обучение: быстрый старт для разработчиков


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети, основы искусственных нейронных сетей

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.
 

2017-11-28 14:30

Капсульные сети встряхивают AI: вот как их использовать


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети, капсульные нейронные сети

Если вы изучаете ИИ, возможно, вы также слышали о появлении такого революционного явления, как капсульные сети. Начните их использовать уже сегодня!

Джеффри Хинтон известен как отец «глубокого обучения». Еще в 50-х годах появилась идея о глубоких нейронных сетях, которые в теории могли решить множество проблем. Однако никто не понимал, как реализовать машинное обучение, и люди начали сдаваться. Хинтон не останавливался, и в 1986 году показал, что идея обратного распространения может обучать

2017-11-15 10:51

Раскрашиваем чёрно-белую фотографию с помощью нейросети из 100 строк кода


пример нейронной сети

Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks.

Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную, можно сделать за несколько секунд.

Давайте воспроизведем и задокументируем процесс обработки изображений Амира. Для начала посмотрите на некоторые

2017-10-16 19:15

Введение в архитектуры нейронных сетей


основы теории нейронных сетей, нейросеть пример

Григорий Сапунов (Intento) Меня зовут Григорий Сапунов, я СТО компании Intento. Занимаюсь я нейросетями довольно давно и machine learning’ом, в частности, занимался построением нейросетевых распознавателей дорожных знаков и номеров. Участвую в проекте по нейросетевой стилизации изображений, помогаю многим компаниям.

Давайте перейдем сразу к делу. Моя цель — дать вам базовую терминологию и понимание, что к чему в этой области, из каких кирпичиков собираются нейросети, и как это

2017-09-07 14:51

36 материалов о нейросетях: книги, статьи и последние исследования


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети, основы искусственных нейронных сетей

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

2017-07-14 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, основы нейронных сетей

Искусственные нейронные сети упакованы в удобный видеокурс, который научит новичков и освежит знания тех, кто уже давно прошел базис.

1. Искусственные нейронные сети. Введение

Когда используют нейронные сети, и как они работают? Первый урок состоит из ответов на эти вопросы. Работа нейронной сети объясняется с помощью удобных схем, и проводится аналогия с человеческим мозгом. Стоит отметить, что каждый видеоурок дополнен выводами и заданиями.

2. Немного биологии

Сравнение с

2017-05-29 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


пример нейронной сети, 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, алгоритмы кластеризации данных

Рассказывает Рэй Ли, автор блога raily.net

Сегодня я постараюсь простым языком объяснить 10 самых важных алгоритмов интеллектуального анализа данных, по результатам  опросов трех разных групп экспертов в этом исследовании.

После того, как я расскажу вам об этих алгоритмах, о том как они работают, что делают и где их можно найти, я надеюсь, что вы используете свои новоприобретенные знания для еще более глубокого изучения добычи данных.

Что он делает? C4.5 создает классификатор в

2017-04-12 17:00

Глубокое обучение на Python


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, реализация нейронной сети, основы искусственных нейронных сетей

Курс начального уровня по программированию глубоких нейронных сетей и глубокому обучению на Python.

1. Введение

2. Искусственные нейронные сети

3. Обучение нейронных сетей

4. Библиотеки глубокого обучения

5. Распознавание рукописных цифр

6. Анализ качества обучения нейронной сети

7. Сверточные нейронные сети

8. Распознавание объектов на изображениях

9. Рекуррентные нейронные сети

2017-03-21 06:43

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


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, алгоритмы распознавания 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,

2016-10-17 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