Рубрика «глубокое обучение» - 5

в 12:30, , рубрики: big data, data mining, глубокое машинное обучение, глубокое обучение, свёрточная нейросеть, сверточные нейронные сети

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Image Similarity using Deep Ranking» автора Akarsh Zingade.

Алгоритм Deep Ranking

Понятия "сходства двух изображений" — введено не было, поэтому давайте введем данное понятие хотя бы в рамках статьи.

Сходство двух изображений — это результат сравнения двух изображений по определенным критериям. Его количественная мера определяет степень сходства между диаграммами интенсивности двух изображений. С помощью меры сходства сравниваются какие-то признаки, описывающие изображения. В качестве меры сходства обычно применяется: расстояние Хемминга, евклидово расстояние, расстояние Манхэттена и т. д.
Читать полностью »

в 7:00, , рубрики: python, глубокие нейросети, глубокое обучение, искусственный интеллект, майкл нильсен, машинное обучение, нейронные сети, Программирование, учебник

Примечание

Michael NielsenПеред вами – перевод свободной онлайн-книги Майкла Нильсена «Neural Networks and Deep Learning», распространяемой под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License. Мотивацией к его созданию послужил успешный опыт перевода учебника по программированию, "Выразительный JavaScript". Книга по нейросетям тоже достаточно популярна, на неё активно ссылаются авторы англоязычных статей. Её переводов я не нашёл, за исключением перевода начала первой главы с сокращениями.

Желающие отблагодарить автора книги могут сделать это на её официальной странице, переводом через PayPal или биткоин. Для поддержки переводчика на Хабре есть форма «поддержать автора».

Введение

Этот учебник подробно расскажет вам о таких понятиях, как:

  • Нейросети — прекрасная программная парадигма, созданная под влиянием биологии, и позволяющая компьютеру учиться на основе наблюдений.
  • Глубокое обучение – мощный набор техник обучения нейросетей.

Нейросети (НС) и глубокое обучение (ГО) на сегодня дают наилучшее решение многих задач из областей распознавания изображений, голоса и обработки естественного языка. Этот учебник научит вас многим ключевым концепциям, лежащим в основе НС и ГО.
Читать полностью »

в 4:49, , рубрики: data mining, LSTM, python, глубокое обучение, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейронные сети

Заголовок статьи может показаться странным и это неспроста — он прекрасен именно тем, что написал его не я, а LSTM-нейросеть (а точнее его часть перед "или").

Как мы создали систему оповещения о ядерной угрозе, или как я обучил нейросеть на заголовках Хабра - 1

(схема LSTM взята из Understanding LSTM Networks)

И сегодня мы разберёмся, как можно генерировать заголовки статей Хабра (и в принципе сам текст можно генерировать этой же нейро-архитектурой). Весь код доступен для запуска онлайн в notebooks от Гугла. Данные, как всегда, открыты на github.

А вот здесь можно запустить уже обученную модель на GPU от Гугла (бесплатно и без смс) и собственно погенерить заголовки.

Читать полностью »

в 9:29, , рубрики: python, pytorch, Samsung, Блог компании Samsung, глубокое обучение, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, онлайн-курсы

Вы пока не разбираетесь, почему ReLU лучше сигмоиды, чем отличается Rprop от RMSprop, чем нормализованный сигнал лучше ненормализованного и почему сигналы вообще стоит пробрасывать? И зачем нейронной сети нужен граф, и какую он совершил ошибку, что она распространяется обратно? У вас есть проект, в котором требуется компьютерное зрение, но вы хотите его реализовать при помощи OpenCV? Вы делаете межгалактического робота для борьбы с грязными тарелками, и хотите, чтобы он мог сам решать, отмывать или и так сойдет? Или вы видели предложения по зарплатам для специалистов ML на hh.ru и все еще под впечатлением?

Мы запускаем открытый курс «Нейронные сети и компьютерное зрение», который адресован тем, кто в этой области делает первые шаги. В чем преимущества нашего курса?

  • авторы курса знают, о чем говорят: это инженеры московского Центра искусственного интеллекта Samsung, Михаил Романов и Игорь Слинько;
  • есть как теория (с опциональными математическими задачами для улучшения понимания), так и практика на PyTorch
  • приступаем к практике сразу после освоения минимальных теоретических знаний.
  • есть котейки
  • и самое главное: лучшие студенты будут приглашены на собеседование в Samsung Research Russia!

Samsung открывает бесплатный онлайн-курс по нейросетям в задачах компьютерного зрения - 1
Читать полностью »

в 9:00, , рубрики: Deepfake, hal 9000, skynet, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное

Сегодняшний ИИ технически «слабый» – однако он сложный и может значительно повлиять на общество

Основы современного искусственного интеллекта: как он работает, и уничтожит ли наше общество уже в этом году? - 1
Не нужно быть Киром Дулли, чтобы знать, насколько пугающим может стать хорошо соображающий искусственный интеллект [американский актёр, исполнявший роль астронавта Дэйва Боумена в фильме «Космическая одиссея 2001 года» / прим. перев.]

ИИ, или искусственный интеллект, сейчас одна из самых важных областей знания. Решаются «нерешаемые» задачи, инвестируются миллиарды долларов, а Microsoft даже нанимает Коммона, чтобы он рассказал нам поэтическим штилем, какая это замечательная штука – ИИ. Вот ведь.
Читать полностью »

в 10:08, , рубрики: java, keras, python, TensorFlow, глубокое обучение, искусственный интеллект, нейронные сети, обработка изображений, Разработка под android

Прогресс в области нейросетей вообще и распознавания образов в частности, привел к тому, что может показаться, будто создание нейросетевого приложения для работы с изображениями — это рутинная задача. В некотором смысле, так и есть — если вам пришла в голову идея, связанныя с распознаватием образов, не сомневайтесь, что кто-то уже что-то подобное написал. Все, что от вас требуется, это найти в Гугле соответствующий кусок кода и «скомпилировать» его у автора.

Однако, все еще есть многочисленные детали, делающие задачу не столько неразрешимой, сколько… нудной, я бы сказал. Отнимающей слишком много времени, особенно если вы — новичок, которому нужно руководство, step-by-step, проект, выполненный прямо на ваших глазах, и выполненный от начала и до конца. Без обычных в таких случаях «пропустим эту очевидную часть» отговорок.

В этой статье мы рассмотрим задачу создания определителя пород собак (Dog Breed Identifier): создадим и обучим нейросеть, а затем портируем ее на Java для Android и опубликуем на Google Play.

Если вы хотите посмотреть на готовый результат, вот он: NeuroDog App на Google Play.

Веб сайт с моей робототехникой (в процессе): robotics.snowcron.com.
Веб сайт с самой программой, включая руководство: NeuroDog User Guide.

А вот скриншот программы:

image

Читать полностью »

в 12:06, , рубрики: data science, github, Блог компании Mail.Ru Group, визуализация данных, глубокое обучение, машинное обучение, репозиторий

Другой Github 2: машинное обучение, датасеты и Jupyter Notebooks - 1

Несмотря на то, что в интернете существует множество источников свободного программного обеспечения для машинного обучения, Github остается важным центром обмена информацией для всех типов инструментов с открытым исходным кодом, используемых в сообществе специалистов по машинному обучению и анализу данных.

В этой подборке собраны репозитории по машинному обучению, датасетам и Jupyter Notebooks, ранжированные по количеству звезд. В предыдущей части мы рассказывали о популярных репозиториях для изучения работ по визуализации данных и глубокому обучению.
Читать полностью »

в 13:37, , рубрики: Биотехнологии, борьба со старением, глубокое обучение, Здоровье гика, искусственный интеллект, лекарства, машинное обучение, медицина, старение, фармакология

Привет! Сегодня я покажу тебе свой перевод одного замечательного интервью с Александром Жаворонковым. Надеюсь тебе будет так же интересно читать, как и мне переводить.

image
Читать полностью »

в 6:57, , рубрики: data science, github, Блог компании Mail.Ru Group, визуализация данных, глубокое обучение, машинное обучение, репозиторий

Другой GitHub: репозитории по Data Science, визуализации данных и глубокому обучению - 1
(с)

Гитхаб — это не просто площадка для хостинга и совместной разработки IT-проектов, но и огромная база знаний, составленная сотнями экспертов. К счастью, сервис предоставляет не просто инструменты для работы с открытым исходным кодом, но и качественные материалы для обучения. Мы выбрали некоторые популярные репозитории и отсортировали их по количеству звезд в порядке убывания.

Эта подборка поможет разобраться, на какие именно репозитории стоит обратить внимание, если вас интересует работа с данными и сфера глубокого обучения.
Читать полностью »

в 8:35, , рубрики: BERT, nlp, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка естественного языка, обработка текста

image

BERT — это нейронная сеть от Google, показавшая с большим отрывом state-of-the-art результаты на целом ряде задач. С помощью BERT можно создавать программы с ИИ для обработки естественного языка: отвечать на вопросы, заданные в произвольной форме, создавать чат-ботов, автоматические переводчики, анализировать текст и так далее.

Google выложила предобученные модели BERT, но как это обычно и бывает в Machine Learning, они страдают от недостатка документации. Поэтому в этом туториале мы научимся запускать нейронную сеть BERT на локальном компьютере, а также на бесплатном серверном GPU на Google Colab.

Читать полностью »

1...456...10...12
Рейтинг@Mail.ru
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