Основы искусственных нейронных сетей. Нейросети для чайников

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

2017-12-03 16:39

Системы ИИ научились создавать умные модели для ML: дайджест для начинающих


искусственный интеллект, основы искусственных нейронных сетей, машинное обучение Python

В ноябре участники исследовательского проекта Google Brain опубликовали результаты эксперимента AutoML. Им удалось создать систему, которая порождает новые ИИ-модели, используя метод обучения с подкреплением. Реализованный таким образом алгоритм уже справляется с задачей лучше решений, полностью написанных человеком.

В этой статье мы расскажем об особенностях работы системы AutoML, а также приведем подборку книг и курсов по машинному обучению, которые помогут поближе познакомиться с

2017-11-29 16:56

Введение в нейронные сети на Golang


основы искусственных нейронных сетей

В этой статье я продемонстрирую вам пример простой нейронной сети на языке Golang с использованием готовой библиотеки.

Немного предисловия Начав изучать язык программирования Golang, мне стало интересно, что может этот язык в сфере машинного обучения. Тогда я начал искать примеры кода какой-либо НС на этом языке. К сожалению, ничего толкового найти не получилось. И вот тогда я решил переписать НС из этой статьи под GO.

Нейросеть Задача нейронной сети — решить, что делать персонажу, исходя из

2017-11-19 14:20

Deep Learning, искусственный интеллект и машинное обучение для чайников: объяснение на примере


основы теории нейронных сетей

Хотите сверкнуть интеллектом в компании коллег или поразить друзей в разговоре на актуальные технические темы? Упомяните в разговоре «Искусственный интеллект» или «Машинное обучение» — и дело в шляпе.

Термин «Искусственный интеллект» сейчас на слуху. Программисты хотят изучить ИИ. Руководители хотят внедрять ИИ в своих сервисах. Но на практике даже профессионалы не всегда понимают, что же такое это самое «ИИ». Эта статья призвана помочь

2017-11-11 11:57

НЕЙРОСЕТИ: Основы


основы искусственных нейронных сетей

Все это время ковырялся в своем мозгу и обнаружил, что некоторые аспекты мозга можно смоделировать в компуктерах.

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

2017-08-02 21:27

Введение в Deep Learning Григорий Сапунов, Intento


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

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

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

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

2017-07-21 20:01

Что читать о нейросетях


искусственные нейронные сети, основы искусственных нейронных сетей

Нейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.

Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же

2017-06-02 12:16

Машинное обучение для чайников


машинное обучение, основы нейронных сетей

С технологиями машинного обучения сегодня сталкивается повседневно каждый житель мегаполиса. Но не каждый знает, на что машинное обучение действительно способно. Кадр из м/ф «Призрак в доспехах»

(источник: Википедия)

Машинное обучение с каждым днем занимает всё большее место в нашей жизни ввиду огромного спектра его применений. Начиная от анализа пробок и заканчивая самоуправляемыми автомобилями, всё больше задач перекладывается на самообучаемые машины.

Мы порой даже примерно не

2017-03-16 18:50

Библиотеки для глубокого обучения Theano/Lasagne


машинное обучение, основы нейронных сетей

Параллельно с публикациями статей открытого курса по машинному обучению мы решили запустить ещё одну серию — о работе с популярными фреймворками для нейронных сетей и глубокого обучения.

Я открою этот цикл статьёй о Theano — библиотеке, которая используется для разработки систем машинного обучения как сама по себе, так и в качестве вычислительного бекэнда для более высокоуровневых библиотек, например, Lasagne, Keras или Blocks.

Theano разрабатывается с 2007 года главным образом группой

2016-11-15 14:29

Глубокое обучение для новичков: распознаем изображения с помощью сверточных сетей


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

Введение Представляем вторую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик). На прошлом уроке мы ввели базовые

2016-11-09 00:10

Глубокое обучение для новичков: распознаем рукописные цифры


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

Представляем первую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).

Интенсивное развитие технологий машинного

2016-06-09 19:00

Разработка - Нейросети для чайников. Начало


основы нейронных сетей, пример нейронной сети

Так получилось, что в университете тема нейросетей успешно прошла мимо моей специальности, несмотря на огромный интерес с моей стороны. Попытки самообразования несколько раз разбивались невежественным челом о несокрушимые стены цитадели науки в облике непонятных «с наскока» терминов и путанных объяснений сухим языком вузовских учебников.

В данной статье (цикле статей?) я попытаюсь осветить тему нейросетей с точки зрения человека непосвященного, простым языком, на простых примерах,
 

2017-12-15 14:01

Хотите знать, как работает Deep Learning? Вот быстрый гайд


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

Глубокое обучение (оно же Deep Learning) – самый популярный тип машинного обучения. Читайте в статье о тонкостях работы с ним.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) – это две самые горячо обсуждаемые темы. Термин «искусственный интеллект» бросается небрежно каждый день. Вы слышите, как начинающие разработчики говорят, что хотят освоить ИИ, но часто они даже не понимают, что это такое. После того, как вы прочтете эту статью, вы поймете основы ИИ и ML. Что еще более важно, вы

2017-11-15 10:51

Введение в нейросети


основы теории нейронных сетей

Искусственные нейронные сети сейчас находятся на пике популярности. Можно задаться вопросом, сыграло ли громкое название свою роль в маркетинге и применении этой модели. Я знаю некоторых бизнес-менеджеров, радостно упоминающих об использовании в их продуктах «искусственных нейронных сетей» и «глубокого обучения». Так ли рады были бы они, если бы их продукты использовали «модели с соединёнными кругами» или «машины „совершишь ошибку — будешь наказан“»? Но, вне всяких сомнений, искусственные

2017-11-08 21:30

But what *is* a Neural Network? | Deep learning, chapter 1


нейронные сети для чайников

Нейронные сети и глубокое обучение (deep learning)

Глава 1. Что такое нейронная сеть?

Глава 2. Как учатся нейронные сети? Метод градиентного спуска.

Глава 3. Что такое метод обратного распространения ошибки и что он на самом деле делает?

Глава 3. (Приложение) Расчет обратного распространения.

2017-11-01 11:02

1. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Основы нейронных сетей | Технострим


основы теории нейронных сетей

Нейронные сети в машинном обучении

1. Основы нейронных сетей

2. Детали обучения нейронных сетей

3. Библиотеки для глубинного обучения

4. Сверточные нейронные сети

5. Улучшение сходимости нейросетей

6. Архитектуры глубинных сетей

7. Методы оптимизации

2017-10-24 07:45

Краткий курс машинного обучения или как создать нейронную сеть для решения скоринг задачи


нейронные сети для чайников

Мы часто слышим такие словесные конструкции, как «машинное обучение», «нейронные сети». Эти выражения уже плотно вошли в общественное сознание и чаще всего ассоциируются с распознаванием образов и речи, с генерацией человекоподобного текста. На самом деле алгоритмы машинного обучения могут решать множество различных типов задач, в том числе помогать малому бизнесу, интернет-изданию, да чему угодно. В этой статье я расскажу как создать нейросеть, которая способна решить реальную

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

2017-06-25 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

2017-06-13 14:11

Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение.


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

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

2017-04-17 16:55

Введение в машинное обучение с tensorflow


машинное обучение и анализ данных, основы теории нейронных сетей

Если мы в ближайшие пять лет построим машину с интеллектуальными возможностями одного человека, то ее преемник уже будет разумнее всего человечества вместе взятого. Через одно-два поколения они попросту перестанут обращать на нас внимание. Точно так же, как вы не обращаете внимания на муравьев у себя во дворе. Вы не уничтожаете их, но и не приручаете, они практически никак не влияют на вашу повседневную жизнь, но они там есть. Сет Шостак

Введение. Серия моих статей является расширенной

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

2016-09-04 21:20

Введение в основные принципы нейронных сетей


искусственные нейронные сети, основы искусственных нейронных сетей

1. Введение в основные принципы нейронных сетей.

2. Доклад «Рекуррентные нейронные сети: сегодня и завтра». Докладчик представляет краткий обзор работ в области изучения рекуррентных нейронных сетей и рассказывает о модификациях, с помощью которых они могут обучаться более сложным алгоритмам.

3. Нейронная сеть на PHP? Почему нет? Разбор принципа работы и написание образца ее кода.

4. Демонстрация того, как можно с легкостью обмануть нейронную сеть, распознающую картинки,