Рубрика «deep learning» - 20

в 5:47, , рубрики: computer vision, deep learning, machine learning, Алгоритмы, машинное обучение, обработка изображений

image

Введение

В последние годы вездесущие нейронные сети находят все больше и больше применений в различных областях знаний, вытесняя классические алгоритмы, использовавшиеся многие годы. Не стала исключением и область компьютерного зрения, где год за годом все больше и больше задач решаются при помощи современных нейронных сетей. Настало время написать об еще одном павшем бойце в войне "Традиционное зрение vs. Глубокое Обучение". Долгие годы на задаче поиска локальных особенностей изображений (так называемых ключевых точек) безраздельно властвовал алгоритм SIFT(Scale-invariant Feature Transform), предложеный в далеком 1999 году, многие сложили головы в попытках превзойти его, но удалось это лишь Deep Learning'у. Итак, встречайте, новый алгоритм поиска локальных особенностей — LIFT (Learned Invariant Feature Transform).

Читать полностью »

в 3:32, , рубрики: deep learning, image processing, машинное обучение, обработка изображений

Вы все, наверное, уже видели сверх-реалистичных кошечек, которых можно рисовать вот тут:
https://affinelayer.com/pixsrv/
image

Давайте разбираться, что же там внутре.

Читать полностью »

в 12:09, , рубрики: deep learning, reinforcement learning, искусственный интеллект, компьютерные игры, машинное обучение, МФТИ, павлов

image

История обучения с подкреплением в зависимости от того, как считать насчитывает от полутора веков до 60 лет. Последняя волна (которая захлестывает сейчас нас всех) началась вместе с подъемом всего машинного обучения в середине 90-ых годов 20-ого века. Но люди, которые сейчас на гребне этой волны начинали само собой не сейчас, а во время предыдущего всплеска интереса — в 80-ых. В процессе знакомства с историей нам встретятся многие персонажи, который сыграли роль в становлении учения об искусственном интеллекте (которое мы обсуждали в прошлой статье). Само собой, это неудивительно, ведь обучение с подкреплением — его неотъемлемая часть. Хотя обо всем по порядку.

Само название “обучение с подкреплением” взято из работ известного русского физиолога, нобелевского лауреата Ивана Петровича Павлова. В 1923 вышел его труд “Двадцатилетний опыт объективного изучения высшей нервной деятельности (поведения) животных” [1], известный на западе как Conditional Reflexes [2]. Но психологические подходы были известны и ранее.

Читать полностью »

в 14:15, , рубрики: cnn, deep learning, Google, image classification, python, transfer learning, Алгоритмы, глубокие сверточные нейронные сети, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, обработка изображений, технологии будущего

Создаём нейронную сеть InceptionV3 для распознавания изображений - 1

Привет! Под катом пойдёт речь о реализации свёрточной нейронной сети архитектуры InceptionV3 с использованием фреймворка Keras. Статью я решил написать после ознакомления с туториалом "Построение 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 предустановлена в Keras.

Вы научитесь:

  1. Импортировать нейронную сеть Inception V3 из библиотеки Keras;
  2. Настраивать сеть: загружать веса, изменять верхнюю часть модели (fc-layers), таким образом, приспосабливая модель под бинарную классификацию;
  3. Проводить тонкую настройку нижнего свёрточного слоя нейронной сети;
  4. Применять аугментацию данных при помощи ImageDataGenerator;
  5. Обучать сеть по частям для экономии ресурсов и времени;
  6. Оценивать работу модели.

При написании статьи я ставил перед собой задачу представить максимально практичный материал, который раскроет некоторые интересные возможности фреймворка Keras.
Читать полностью »

в 11:04, , рубрики: big data, BigData, data mining, data science, deep learning, FlyElephant, gpu, HPC, machine learning, mpi, singularity, xeon phi, Блог компании FlyElephant, вебинар, высокая производительность, машинное обучение

Вебинар: Введение в Singularity - 1

Команда FlyElephant приглашает всех на вебинар "Введение в Singularity", который проведет
Gregory Kurtzer (HPC Systems Architect и Technical Lead в Lawrence Berkeley National Laboratory).
Вебинар будет проходить завтра, 15 февраля, в 19:00 (EET) / 9:00 am (PST). Язык — английский.
Читать полностью »

в 7:33, , рубрики: deep learning, Neurostream, Блог компании 1cloud.ru, машинное обучение, метки:

Высокопроизводительные вычислительные системы уже находят применение для памяти с высокой пропускной способностью (HBM) и технологии Hybrid Memory Cube (HMC). В этом направлении активно ведутся разработки.

Ученые из Болонского университета в конце января представили архитектуру для вычислений в памяти (PIM), способную эффективно работать с глубокими свёрточными нейронными сетями. Она получила название Neurostream.

Neurostream — новый чип для глубокого обучения - 1Читать полностью »

в 10:50, , рубрики: deep learning, reinforcement learning, искусственный интеллект, компьютерные игры, МФТИ, Учебный процесс в IT, хакатон, Хакатоны

Хабр, прочитай про то, как хакатоны из маленьких прогерских междусобойчиков превращаются в предмет исследования социальных и компьютерных наук и приходи в МФТИ на научную школу по искусственному интеллекту в рамках хакатона DeepHack.RL 6-10 февраля.

image
Читать полностью »

в 21:13, , рубрики: deep learning, автопилот, беспилотный автомобиль, искусственный интеллект, нейросеть, Программирование

Домашнее задание от МТИ: пишем нейросеть для манёвров в дорожном трафике - 1

DeepTraffic — интересная интерактивная игра, поучаствовать в которой может любой желающий, а студенты Массачусетского технологического института (МТИ), которые изучают курс глубинного обучения в беспилотных автомобилях, обязаны показать хороший результат в этой игре, чтобы им засчитали выполненное задание.
Читать полностью »

в 22:52, , рубрики: c++, deep learning, reinforcement learning, TensorFlow, Алгоритмы, ИНС, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, обучение с подкреплением, Программирование, Разработка робототехники

Нейросетка играет в Доту - 1

Всем привет! На самом деле нейросетка играет не в привычную Dota 2, а в RussianAICup 2016 CodeWizards. RussianAICup — это ежегодное открытое соревнование по программированию искусственного интеллекта. Участвовать в этом соревновании довольно интересно. В этом году темой была игра похожая на Доту. Так как я уже какое-то время занимаюсь обучением с подкреплением, то мне хотелось попробовать применить это в RussianAICup. Главной целью было научить нейронную сеть играть в эту игру, хотя занятие призового места — это, конечно, было бы приятно. В итоге нейросеть держится в районе 700 места. Что, я считаю, неплохо, ввиду ограничений соревнования. В этой статье речь пойдет скорее об обучении с подкреплением и алгоритмах DDPG и DQN, а не о самом соревновании.
Читать полностью »

в 16:11, , рубрики: c++, deep learning, машинное обучение, нейросеть

image

Пока TensorFlow активно завоевывает мир, воюет за аудиторию с такими крупными игроками рынка машинного обучения и глубоких нейронных сетей как Keras, Theano и Caffe, другие менее грандиозные проекты тем временем партизанят, пытаясь занять хоть какую-нибудь нишу. Про один из таких проектов я как раз и хотел сегодня рассказать ввиду полного отсутствия информации о нем на Хабрахабре. Итак, tiny-dnn — это полностью автономная C++11 реализация глубинного обучения, созданная для применения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, встроенных систем или IoT. Подробности под катом.
Читать полностью »

1...10...192021...26
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js