Рубрика «нейросеть» - 14

Нейросеть Google произвольно стилизует изображения в реальном времени - 1
Нейросеть от Google накладывает на фотографию любой из 32 обученных стилей (здесь показаны пять). Программа нетребовательна к железу и памяти. Код опубликуют в ближайшее время

Синтез текстур с переносом стиля с одного изображения на другое — известная техника, которой 15 лет. Впервые она описана в статье «Аналогии по изображению» группы исследователей из Microsoft Research для конференции SIGGRAPH 2001, а также в статье «Подбивка изображения для текстурного синтеза и переноса» от Mitsubishi Electric Research и Калифорнийского университета в Беркли в том же 2001 году. Сейчас трудно сказать, какая из них появилась раньше.

В 2015 году техника получила вторую жизнь, когда к синтезу изображений с переносом стиля подключились нейросети. Это случилось после выхода научной работы «Нейроалгоритм художественного стиля» Гэтиса, Эккера и Бетге из университета Эберхарда-Карла в Тюбингене, Германия (статья на Geektimes). Работа настолько впечатляющая, что описанный алгоритм вскоре реализовали в нескольких компьютерных программах для потребительского рынка, в том числе в мобильных приложениях вроде российского Prisma (июнь 2016-го).
Читать полностью »

Всем привет! Хочу поделиться небольшой историей допиливания HeatonResearchNeural — библиотеки разнообразных нейросетей. Сразу оговорюсь, что работаю аналитиком, а честным программистом перестал быть лет 10 назад.

Однако у меня есть собственный проект на C#, который развиваю в свободное время. Чтобы не заморачиваться написанием велосипеда когда-то скачал HeatonResearchNeural прикрутил скотчем и спокойно гонял тесты, дорабатывал логику своего кода и т.д. Для максимального ускорения заложил в архитектуру решения параллелизацию выполнения расчетов и глядя на загрузку CPU по 80-90% по телу разливалось приятное хозяйское тепло — все пашут, все при деле!
Читать полностью »

Переводчик Google Translate подключили к нейросети - 1
Модель архитектуры GNMT (Google’s Neural Machine Translation). Слева сеть энкодера, справа — декодера, в середине модуль внимания. Нижний слой энкодера двусторонний: розовые модули собирают информацию слева направо, а зелёные — в обратном направлении

Компания Google собирается полностью перевести сервис Google Translate на глубинное обучение. Детальное описание алгоритма нейросети опубликовано на arXiv.org.

По предварительным оценкам Google, нейросеть обеспечивает гораздо лучшее качество перевода, чем обычные статистические методы. Её уже опробовали в сложнейшей языковой паре английский⟷китайский, и нейросеть сразу на 60% снизила количество ошибок перевода. Результат впечатляет. Другие языковые пары подключат к нейросети в течение ближайших нескольких месяцев.
Читать полностью »

Нейросеть IBM Watson теперь знает, чего боятся люди - 1

Киностудия «Двадцатый век Фокс» совместно с научно-исследовательским подразделением IBM Research приказали когнитивной системе IBW Watson изготовить трейлер с для фильма ужасов «Морган» об искусственно улучшенном человеке. Кремниевый мозг сам определил самые яркие фрагменты фильма и поставил их в ряд.

Определить страшный момент фильма не так просто. Для этого нужно чётко понимать, чего боится человек. Слабые белковые существа с изощрённой психикой имеют серьёзную уязвимость — эмоции.
Читать полностью »

Нейросеть Google сжимает фотографии лучше JPEG - 1
Фрагмент 32×32 пикселя оригинального изображения, сжатого разными методами. Иллюстрация: Google

Разработчики из компании Google поделились очередными достижениями в применении нейросетей для практических задач. 18 августа они опубликовали на arXiv научную статью «Сжатие полноразмерных изображений с помощью рекуррентных нейронных сетей» ("Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks"). В статье описан инновационный метод сжатия фотографий с помощью нейросети, показан процесс её обучения и примеры её работы.

Разработчики информируют, что это первая нейросеть в мире, которая на большинстве битрейтов сжимает фотографии лучше JPEG (по кривой скорость/искажение), при помощи энтропийного кодирования или без его помощи.
Читать полностью »

Глубоко внутри чипа Exynos в Galaxy S7 кроется нейросеть для предсказания переходов - 1
14-нанометровая система на кристалле FinFET Exynos 8890

Вчера на специализированной конференции по микроэлектронике Hot Chips в Калифорнии инженеры Samsung впервые показали на презентации чертежи таинственных процессорных ядер M1 (кодовое название Mongoose), которые работает в смартфонах S7 и S7 Edge.

В международных версиях этих Android-смартфонов установлен 14-нанометровая система на кристалле FinFET Exynos 8890. На ней четыре стандартных ядра ARM Cortex-A53 (1,6 ГГц) и четыре проприетарных ядра M1, работающих на частотах 2,3 ГГц и 2,6 ГГц.
Читать полностью »

Нейрофизиологи из госпиталя Маунт-Синай в Нью-Йорке (США) обнаружили в центре удовольствия в человеческом мозге особую зону, активность и структура нейронов которой определяет степень склонности индивида к доминированию и иным формам немотивированной агрессии по отношению к окружающим, сообщает журнал Nature.

Ученые впервые исследовали и описали механизм активации цепочки нейронов мозга, отвечающих за склонность к агрессии - 1
Читать полностью »

Увы, справедливости ради стоит признать, что автомобили-роботы, над разработкой которых сегодня заняты практически все ведущие автомобилестроители, пока что не способны продемонстрировать сколь-нибудь уверенные практические навыки контроля дорожной ситуации и зачастую теряются, а то и действуют вопреки любой логике, повышая вероятность ДТП. А ведь изначально самоуправляемые авто, как альтернатива авто, управляемому человеком, создавались с целью минимизировать процент аварий на дорогах. Свое оригинальное решение, которое позволит качественно улучшить и повысить эффективность процесса обучения нейросети робомобиля предложили специалисты Центра компьютерного видения (Computer Vision Center) в Барселоне, создавшие уникальный виртуальный полигон для обучения машинного ИИ в ситуациях, имитирующих реальные.

image
Читать полностью »

150 миллионов долларов за «очевидную технологию»

Twitter купил нейросеть Magic Pony для повышения резкости изображений и видео - 1

Буквально пару месяцев назад на Geektimes рассказывали о малоизвестном английском стартапе Magic Pony Technology, который основал инженер Роб Бишоп — один из создателей мини-компьютера Raspberry Pi.

Стартап разработал революционную технологию моделирования изображений, которая значительно повышает разрешение фотографий и видео в реальном времени. Обученная нейросеть не просто интерполирует пиксели, а добавляет недостающие детали. Разработчики говорили, что так можно автоматически генерировать элементы, например, для реалистичных виртуальных миров.

В комментариях на GT согласились, что «этот способ вполне очевидный, и его патент — это почти патентный троллинг». Более того, пользователь Sadler сообщил, что два года назад он уже реализовал такую технологию на автоэнкодерах (пример работы нейросети, обученной Sadler).
Читать полностью »

ИИ генерирует реалистичные звуки по видеоряду - 1

Сотрудники лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института и подразделения Google Research спроектировали нейросеть, которая обучилась озвучивать произвольный видеоряд, генерируя реалистичные звуки и предсказывая свойства объектов. Программа анализирует видео, распознаёт объекты, их движение и тип соприкосновения — удар, скольжение, трение и так далее. На основании этой информации она генерирует звук, который человек в 40% случаев считает более реалистичным, чем настоящий звук.

Учёные предполагают, что эта разработка найдёт широкое применение в кинематографе и на телевидении для генерации звуковых эффектов по видеоряду без звука. Кроме того, она может быть полезна для обучения роботов лучше понимать свойства окружающего мира.
Читать полностью »


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