Книга сверточные нейронные сети

Недавно пользователи reddit обратили внимание, что в сети появился онлайн-сервис от японских исследователей, который позволяет протестировать аналогичную разработку онлайн. Мы подробно писали об этом в статье про достижения учёных из Беркли. Впрочем, у японских исследователей есть свой рассказ — на странице проекта доступен 2016-11-21 22:13Схема устройства Alexander С точки зрения математики, как показали авторы, она схожа с непрерывными рекуррентными нейронными сетями. Подобные устройства могут найти применение в сверхбыстрых вычислительных системах. Препринт исследования опубликован на сайте arXiv. Традиционные нейронные сети основаны 2016-11-21 18:53 В Принстонском университете разработали первую в мире фотонную нейронную сеть. Ученые представили интегральную микросхему из кремния — фотонный нейроморфный чип, способный проводить вычисления на сверхскоростях. Оптические компьютеры давно считаются вычислительными машинами будущего: диапазон обрабатываемых частот у фотонов значительно выше, чем у электронов, поэтому они обрабатывают данные гораздо быстрее. Однако стоимость таких устройств всегда была недопустимо велика. Нейронные сети 2016-11-21 17:05Говорит генеральный конструктор: Анатолий Юницкий о комментариях и комментаторах Официальное сообщество SkyWay в социальной сети ВКонтакте — это канал распространения новостей о ходе развития струнных технологий и площадка для обмена мнениями. Данный ресурс является важной частью информационного поля проекта и оказывает влияние на формирования имиджа SkyWay, а также позволяет руководству SkyWay получать оперативную обратную связь, что крайне важно при использовании краудинвестинга в 2016-11-21 16:51 Giorgio Cam - одна из первых и самых интересных игр на сайте Поместите объект перед объективом камеры на смартфоне или ПК, а нейросеть мгновенно составит стишок по итогу результата распознавания — и положит его под музыку! Старший преподаватель факультета компьютерных наук ВШЭ Сергей Бартунов согласен, что нейросетевая область сейчас на подъеме. С другой стороны, он хочет внести в происходящее некоторую ясность, определить реальный потенциал нейросетей. Вне зависимости от точки зрения докладчика, глубокое обучение и правда не проникает в нашу сферу совсем уж стремительными темпами. Традиционные 2016-11-20 10:12На прошедшем 17 ноября в Сан-Франциско мероприятии Intel AI Day были анонсированы продукты, которые войдут в портфолио решений Intel для ускорения высокопараллельных вычислений. Партнеры планируют заполнить эту библиотеку алгоритмами, которые позволят сократить время, которое требуется пользователям облачной системы GE и системам обработки изображений для диагностики заболеваний. Такие алгоритмы могут обучаться обнаруживать закономерности в изображениях и других данных. Используя такие алгоритмы вместе с мощными 2016-11-19 14:20, Слева кадр из игры Labyrinth, в которой обучается агент искусственного интеллекта UNREAL. Программа фантазирует, как взять яблоко +1 очко и пирамидку +10 очковпосле чего произойдёт респаун в другом месте карты Исследователи из британской компании DeepMind собственность Google опубликовали вчера интересную научную работу, в которой описывают неординарный метод обучения нейросети с подкреплением. Оказалось, что если в процессе самообучения нейросеть начинает «мечтать» о 2016-11-18 18:24 Google Translate начал использовать нейросети для перевода предложений Ранее сервис переводил отдельные слова и фразы, поэтому смысл предложения зачастую терялся. С внедрением технологии нейронного машинного перевода Google Translate анализирует предложение целиком, чтобы понять его контекст и предложить максимально точный перевод.»с помощью которой совершенствует свою нейросеть, распознающую объекты на простейших рисунках. Однако в данном случае её задача — пытаться в реальном времени угадать, что человек пытается нарисовать. Как отмечают создатели системы, распознавание рисунка для искусственного интеллекта — непростая 2016-11-15 23:47 Сравнение программы RAISR с другими передовыми методами повышения разрешения изображений. Она важна для многих приложений: зуммирование фото и текста, проекция видео на большой экран и т. Даже в фильмах детективы иногда умудряются рассмотреть номер автомобиля на кадре 2016-11-15 14:29, 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 2016-11-14 18:57 Американские ученые разработали систему искусственного интеллекта ИИкоторая может определять количественные характеристики виртуальных объектов. Препринт исследования опубликован на сервере arXiv. Последние достижения в области машинного обучения позволяют искусственным нейросетям соревноваться с человеком в разных приложениях, например в распознавании устной речи или лиц. Однако компьютеры остаются неспособны идентифицировать свойства объектов. В частности, для того, чтобы 2016-11-13 05:42Министр финансов Антон Силуанов считает, что Россия по численности занятых в бюджетном секторе опережает развитые страны в 1,4 раза, а страны со средним уровнем развития — в 2,5 раза. Именно поэтому постоянно идут разговоры про необходимость сокращения численности бюджетников. Но главная цель функционирования любой бюрократической системы состоит не в усложнении своей работы, а в расширении полномочий и, соответственно, увеличении числа сотрудников. Сложно подсчитать сколько в России 2016-11-12 22:21 В блоге Google опубликован рассказ группы исследователей в их числе российский разработчик Александр Мордвинцев о том, как искусственные нейронные сети научили писать свои картины. Для этого использовались нейросети, предназначенные для распознавания изображений: получив фотографию или рисунок, они выясняют, какие именно объекты на ней изображены. Такие нейросети состоят из 10—30 связанных слоев, которые работают последовательно: получив картинку, они анализируют ее и «сообщают» результаты 2016-11-11 13:31, Учите английский язык изо всех сил и думаете, что это глубинное обучение? Strelka Magazine выяснил, что это такое, как работает, в каких сферах используется и как правильно — глубинное или глубокое. ЧТО НАПИСАНО В СЛОВАРЕ Глубинное обучение — один из методов машинного обучения в области искусственного интеллекта. У него есть сети, способные без присмотра изучать неструктурированные или немаркированные данные. Полученная инвестором доля не разглашается, на запрос Rusbase во ФРИИ ответили, что условия сделки «типовые для инвестиций ФРИИ». Отметим, что ранее стартап привлек от фонда 2,1 млн рублей в обмен на 7% компании; в ходе дополнительных посевных раундов ФРИИ, как правило, берет еще 15%-25% 2016-11-10 18:00,Известно, что искусственному интеллекту нужны тысячи примеров, чтобы научиться распознавать новые объекты. В этом он значительно уступает человеку с его способностью узнавать класс предметов по одному представителю. К тому же, сам процесс обучения нейронной сети отнимает очень много времени. Компания DeepMind, подразделение Google, занимающееся разработками в области искусственного интеллекта, нашла способ обойти. Исследователи DeepMind внесли несколько поправок для алгоритма глубокого 2016-11-10 01:31 Топология нейросети серьезно влияет на ее производительность. Все четыре сети имеют примерно одинаковое количество параметров ~37Kпри этом двуслойная эффективнее однослойной, а двунаправленная - эффективнее однонаправленной. Но только определенной архитектуры, о чем благополучно молчат в большинстве статей. Если два потока двунаправленной сети объединяются линейным слоем, эффективность хуже, чем у любой другой сети 2016-11-09 20:55, Компания Facebook начала разворачивание платформы искусственного интеллекта под названием Caffe2Go. Она позволяет применять различные эффекты к видео в режиме реального времени, используя при этом исключительно ресурсы смартфона. Обычно подобные решения требуют отправки данных для обработки на серверы с большими вычислительными ресурсами. Новая платформа является частью более широкой программы по развитию искусственного интеллекта. В эту программу также входит приложение машинного видения 2016-11-09 00:10, 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 2016-11-08 22:22Digital-продюсер Вячеслав Смирнов и основатель агентства Arb Digital Владислав Арбатов создали инструмент Neuronaming на основе искусственного интеллекта, который автоматически подбирает варианты названий на латинице для новых брендов из разных сфер. На сайте проекта находится список с приблизительно 30 индустриями, включая сельское хозяйство, энергетику, строительство, коммуникации, финансы, искусство и образование. После выбора группы пользователь должен нажать на кнопку «сгенерировать 2016-11-08 20:25 Результат обработки фотографий Джулиана Ассанжа и Бенедикта Камбербэтча нейросетью для предсказания первого впечатления о человеке. Заметна небольшая нехватка субъективного интеллекта и доминантности у актёра по сравнению с героем, которого он играл в фильме «Пятая власть». В остальном образ Ассанжа передан вполне корректно. Иллюстрация: Университет Нотр-Дам, Гарвардский университет Наш мозг способен быстро составить впечатление о незнакомце по его лицу. За несколько секунд определяются 2016-11-08 05:19 В последнее время нейросети показывали себя прекрасно во многих прикладных задачах. Они искали закономерности в данных, которые использовались для классификации и прогнозирования. Нейросети с кажущейся легкостью распознавали объекты в цифровых изображениях или, «прочитав» отрывок текста, резюмировали его тему. Однако никто не мог рассказать, какие преобразования проходили вводимые данные для получения того или иного решения. Даже авторы сетей владели данными на входе информацией на выходе. И 2016-11-06 18:17N+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 2016-11-01 16:55Исследователи из лаборатории компьютерных технологий искусственного интеллекта МТИ научили нейронные сети рассказывать о том, что они делают, сообщает Digital Trends Мы уже писали про то, что ученые научили нейросети самостоятельно усложнять механизмы защиты передаваемой друг между другом информации. Единственная проблема была в том, что исследователи, добившиеся этого результата, также заявили, что пока не могут объяснить механизм приведший 2016-10-28 22:01 В стенах Azoft прошла лекция по практическому применению нейронных сетей. На лекции рассказывалось о типах нейронных сетей, способах и особенностях их обучения и практическом применении. В конце доклада ребята дали советы для тех, кто только хочет начать развиваться в этой сфере: какие задачи решать, с чем экспериментировать, на какие смежные области обратить особенное внимание. Теперь система делает меньше ошибок, чем профессиональный специалист по набору текста. Статья ученых, описывающая программу, выложена на сервере препринтов ArXiv. Точный перевод устной речи в письменную - это одна из наиболее актуальных задач в области искусственного интеллекта. Технология преобразования речи в текст используется в 2016-10-17 14:20, 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 себено 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 2016-10-16 13:30Некоторые из последних процессоров Intel поддерживают семейство векторных инструкций AVX-512. Они выполняются блоками по 512 бит 64 байта. Преимущество аппаратной поддержки таких больших инструкций в том, что за один такт процессор обрабатывает больше данных. Если код загружается 64-битными словами 8 байтто теоретически, если не брать в учёт другие факторы, можно ускорить его выполнение в восемь раз, если использовать инструкции AVX-512. Расширение AVX-512 для 2016-10-13 21:05 В первой части мы разобрались с базовыми, не очень сложными видами архитектур искусственных нейронных сетей. Настало время закончить начатое. Глубинные свёрточные обратные графические сети deep convolutional inverse graphics networks, DCIGN названы слегка некорректно, поскольку они по сути являются вариационными автокодировщиками, кодирующая и декодирующая части которых представлены свёрточной и развёртывающей НС соответственно. Сети такого типа моделируют свойства в 2016-10-12 21:55 Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к 2016-10-05 21:301. Рассказ о концепции решающих деревьев: одной из самых распространенных техник машинного обучения. Отличное выступление с конференции PyData в Амстердаме, посвящённое машинному обучению с использованием известной библиотеки Scikit-Learn. Доклад «Рекуррентные нейронные сети: сегодня и завтра», в котором представляется краткий обзор работ в области изучения рекуррентных нейронных сетей. 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. Все компании в Кремниевой долине - а в принципе, уже и не только там - лихорадочно соревнуются, чтобы получить такой приз-человека. Доклад о результатах работы авторы представят на конференции ECCV 2016, которая пройдет в октябре в Амстердаме, исходный код проекта опубликован в репозитории GitHub. Во многих современных графических редакторах существует инструмент, позволяющий редактировать форму 2016-09-21 22:03Steven Тестирование показало, что новые алгоритмы не только справляются с задачами классификации изображений и звуков на уровне лучших современных аналогов, но и обладают высокой энергоэффективностью. Описание работы опубликовано в журнале 2016-09-19 13:10Привет Хабр. В последнее время мне очень нравится читать статьи на тему deep learning, сверточные сети, обработка изображений и т. 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, 2016-09-11 21:03, 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. Об опыте построения алгоритма классификации изображений автомобилей. Как научить приложение распознавать категории объявлений по изображениям. 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 2016-09-06 15:26В рамках совместного с МФТИ проекта «Азбука ИИ» мы уже писали о так называемых эволюционных алгоритмах, которые позволяют «выращивать» программы по принципам и законам дарвиновской эволюции. Однако пока такой подход к искусственному интеллекту это, безусловно, «гость из будущего». Но как системы искусственного интеллекта создают сегодня? Он не требует использования компьютера или источников электроэнергии. Метод основан на нейросети, построенной на обратной связи в колебательной химической реакции, известной как реакция Белоусова - Жаботинского. В теоретическом описании работы авторы рассказали, как должна быть устроена распознающая система, и 2016-09-04 21:20 1. Введение в основные принципы нейронных сетей. 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. Нейронная сеть на PHP? Разбор принципа работы и написание образца ее кода. Демонстрация того, как можно с легкостью обмануть нейронную сеть, распознающую картинки, 2016-08-23 17:15 Сверточные нейросети - это определенный тип нейросетей, который произвел революцию в компьютерном зрении и распознавании образов. Также его используют для распознавания речи, обработки аудиосигналов, обработки временных рядов, для анализа смысла текстов и в последнее время даже для игры в Го, для обыгрывания мастеров этой игры. Можно сказать, что на данный момент это самая успешная модель, самая успешная инновация в рамках того, что называют глубоким или глубинным обучением. Сверточная 2016-08-12 15:20 Специалист по Computer Science Виктор Лемпицкий об обучении нейронных сетей, распознавании образов и принципах работы приложения Prisma Сверточные нейросети - это определенный тип нейросетей, который произвел революцию в компьютерном зрении и распознавании образов. Также его используют для распознавания речи, обработки аудиосигналов, обработки временных рядов, для анализа смысла текстов и в последнее время даже для игры в Го, для обыгрывания мастеров этой игры. Можно сказать, что на данный 2016-08-09 16:19Приветствую тебя, Хабр! Наверняка вы заметили, что тема стилизации фотографий под различные художественные стили активно обсуждается в этих ваших интернетах. Читая все эти популярные статьи, вы можете подумать, что под капотом этих приложений творится магия, и нейронная сеть действительно фантазирует и перерисовывает изображение с нуля. Так уж получилось, что наша команда столкнулась с подобной задачей: в рамках внутрикорпоративного хакатона мы сделали стилизацию видео, т. Размещение графа на 2016-07-08 09:02Приложение FindFace, позволяющее сфотографировать человека на улице, а потом найти его аккаунт во «ВКонтакте», в последнее время регулярно появляется в новостях: с помощью него делают арт-проекты или травят женщин, снимающихся в порно. Специальный корреспондент «Медузы» Даниил Туровский разыскал тех, кто разработал технологию FaceN, ставшую основой FindFace, а также тех, кто эту технологию купил, - и выяснил, что это только начало: на самом деле с помощью алгоритмов, 2016-07-07 06:15,Natural Language Processing NLPобработка естественных языков, - это наука на стыке искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики. И хотя термин этот не настолько популярен сегодня, как Big Data или машинное обучение, все мы сталкиваемся с достижениями NLP каждый день: автоматическим переводом, автозаменой в телефоне, чат-ботами, системами рекомендаций, различными агрегаторами и так далее. Как с помощью методов NLP предсказывать 2016-05-30 13:20Статья 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.