Рубрика «deep learning» - 21

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

Хабр, МФТИ приветствует тебя! Как истинные технари, сразу переходим к делу и приглашаем всех, кому интересно, принять участие в новом хакатоне DeepHack, который пройдет на Физтехе с 6 по 12 февраля. Отборочный этап уже начался и продлится до 22 января. Это мы всё к чему… Если вы не понаслышке знаете, что такое DQN, deep RL и DeepHack сразу регистрируйтесь на очередную научную школу-хакатон — rl.deephack.me.

DeepHack

А если вы не до конца в теме и вам, например, не ясно, почему компьютерные игры, какое отношение они имеют к управлению дата-центрами и что на самом деле будет в феврале, то срочно идите под кат — там максимальное погружение в жизнь искусственного интеллекта от древности и до наших дней. Ну вы же не думаете, что всё это изобрели только в XXI веке?
Читать полностью »

«Что у нас есть?» — спросил горбоносый поворачиваясь.
«Алдан-3», — сказал бородатый.
«Богатая машина, — сказал я.”[1]

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 написан на языке Lua и C, является достаточно легковесным и легко расширяемым через FFI. И ещё мне не нравится Python.

Недавно на Хабрахабр я наткнулся на статью, в процессе обсуждения которой я вспомнил что где-то в тумбочке у меня пилится Raspberry Pi, модель B+ и мне захотелось посмотреть — а смогу ли я поднять на ней torch и запустить что-нибудь несложное.

Читать полностью »

Хабр, привет.

Как вы знаете, для обучения глубоких нейронных сетей оптимально использовать машины с GPU. Наши образовательные программы всегда имеют практический уклон, поэтому для нас было обязательно, чтобы во время обучения у каждого участника была своя виртуальная машина с GPU, на которой он мог решать задачи во время занятий, а также лабораторную работу в течение недели. О том, как мы выбирали инфраструктурного партнера для реализации наших планов и подготавливали среду для наших участников, и пойдет речь в нашем посте.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js