Рубрика «нейронные сети» - 40

О чатботах, использующих нейронные сети я уже писал некоторое время назад. Сегодня я расскажу о том как я попробовал сделать полномасштабный русскоязычный вариант.

Русский нейросетевой чатбот - 1

Обучаемые диалоговые системы приобрели в последнее время неожиданную популярность. К сожалению, все что сделано в рамках нейросетевых диалоговых систем, сделано для английского языка. Но сегодня мы восполним этот пробел и научим модель говорить по русски.

Читать полностью »

image

В нашем блоге мы много пишем о создании email-рассылок и работе с электронной почтой. Мы уже обсудили сложности борьбы со спамом, будущее email, вопросы защиты почтовой переписки, а также техники работы с email, применяемые руководителями крупных ИТ-компаний. 

В современном мире люди получают множество писем, и в полный рост встает проблема с их классификацией и упорядочиванием почтового ящика. Инженер из США Андрей Куренков в своем блоге рассказал о том, как решил эту задачу с помощью нейронной сети. Мы решили осветить ход этого проекта и представляем вам первую часть рассказа.Читать полностью »

image

Какие мысли у вас возникают, когда вы слышите понятие «Видеоаналитика 2.0»?
Решение каких актуальных задач можно было бы поручить гипотетическим технологиям видеоанализа следующего поколения?

Среди популярных ответов наверняка встретятся «некооперативное распознавание личности человека среди идущей толпы с вероятностью, близкой к 100%», «выявление злоумышленников среди посетителей», “межкамерное одновременное сопровождение множества объектов без срыва трекинга”, “распознавание и классификация без ошибок всего, что видно в кадре”.

Инженер, связанный с инсталляциями систем безопасности пожелает максимальной автоматизации настройки детекторов за счет продвинутых алгоритмов самообучения, что позволит существенно снизить затраты на пуско-наладку и гарантийное обслуживание.

А самый умный кто-то скажет, что видеоаналитика 2.0 возможна только при наличии искусственного интеллекта, что на текущем уровне развития технологий невозможно. Поэтому нам ничего не остается, кроме как наблюдать за лидерами рынка аналитики, которые и так выжимают максимально возможное из имеющихся вычислительных ресурсов и ждать массового внедрения квантовых компьютеров. Надеясь, что оно все же произойдет.

Читать полностью »

Generative adversarial networks (GAN) пользуются все большей популярностью. Многие говорят о них, кто-то даже уже использует… но, как выясняется, пока мало кто (даже из тех кто пользуется) понимает и может объяснить. ;-)
Давайте разберем на самом простом примере, как же они работают, чему учатся и что на самом деле порождают.Читать полностью »

Приветствуем наших читателей на страницах блога iCover! На прошедшей в начале февраля в Сан-Франциско Международной конференции International Solid State Circuits Conference (ISSCC-2016) группа разработчиков из MIT (Massachusetts Institute of Technology) продемонстрировала действующий прототип чипа нового поколения Eyeriss, создававшегося как концептуальное решение, позволяющее воссоздавать возможности алгоритмов нейронных сетей в широком спектре устройств малой мощности.

Новейший 168-ядерный процессор Eyeriss — нейронная сеть в нашем смартфоне - 1
Читать полностью »

Прогноз снятия наличных в банкомате при помощи простой нейронной сети - 1

Возможно вы когда-нибудь встречали банкомат в режиме «Не обслуживается» (Out of service).

Одной из возможных причин такого состояния является отсутствие электричества денег в кассетах.

Чтобы этого не возникало, банкам интересно знать будущее — сколько наличности будет снято в банкоматах и когда деньги совсем закончатся.

Под катом решение этой задачи при помощи простой нейронной сети.

Читать полностью »

В последнее время всё чаще и чаще слышишь мнение, что сейчас происходит технологическая революция. Бытует мнение, что мир стремительно меняется.
Нейрореволюция в головах и сёлах - 1
На мой взгляд такое и правда происходит. И одна из главных движущих сил — новые алгоритмы обучения, позволяющие обрабатывать большие объёмы информации. Современные разработки в области компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения могут быстро принимать решения с точностью не хуже профессионалов.
Я работаю в области связанной с анализом изображений. Это одна из областей которую новые идеи затронули сильнее всего. Одна из таких идей — свёрточные нейронные сети. Четыре года назад с их помощью впервые начали выигрывать конкурсы по обработке изображений. Победы не остались незамеченными. Нейронными сетями, до тех пор стоящими на вторых ролях, стали заниматься и пользоваться десятки тысяч последователей. В результате, полтора-два года назад начался бум, породивший множество идей, алгоритмов, статей.
В своём рассказе я сделаю обзор тех идей, которые появились за последние пару лет и зацепили мою тематику. Почему происходящее — революция и чего от неё ждать.
Кто лишиться в ближайшие лет десять работы, а у кого будут новые перспективные вакансии.
Читать полностью »

WTM (Waveform temporal memory) – модель нейронной сети для решения задачи адаптивного поведения - 1

Представляю на рассмотрение хабрапользователей модель нейронной сети, разработанную для решения задачи адаптивного поведения (и её подзадач: распознавания и прогнозирования последовательностей).
Читать полностью »

Периодически я получаю запросы относительно исходных кодов нейронных сетей, использованных в моих работах по анализу тональности, генерации текстов, а также в статьях на Хабре. Поэтому я решил выложить всё-таки их в открытый доступ, вместе с библиотекой на которую они опираются, несмотря на достаточно сырой код. В этой статье я напишу где взять, что можно сделать и немного о том, как пользоваться. Написана библиотка на языке F#, но использовать ее можно из любого .NET языка.
Читать полностью »

image
Вы бы никогда не подумали, но это прогулка по пространству нейросети-фальшивомонетчика. Сделано крутейшими людьми Anders Boesen Lindbo Larsen и Søren Kaae Sønderby

Допустим, у нас есть задача — понять окружающий мир.
Давайте для простоты представим, что мир — это деньги.

Метафора, может быть, с некоторой моральной двусмысленностью, но в целом пример не хуже прочих — деньгам (банкнотам) определенно свойственна какая-то сложная структура, тут у них цифра, тут буква, а там хитрые водяные знаки. Предположим, нам нужно понять, как они сделаны, и узнать правило, по которым их печатают. Какой план?

Напрашивающийся шаг — это пойти в офис центрального банка и попросить их выдать спецификацию, но во-первых, вам ее не дадут, а во-вторых, если выдерживать метафору, то у вселенной нет центрального банка (хотя на этот счет есть религиозные разногласия).

Ну, раз так, давайте попробуем их подделать.
Читать полностью »


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