Рубрика «нейросеть» - 17

Нейросеть создаёт картины в стиле Ван Гога и Пикассо - 1

Компания Google недавно показала, как нейросеть может самостоятельно создавать произведения искусства. Попросту говоря, рисовать картины, утрируя существующие изображения.

Новый эксперимент, проведённый в университете Тюбингена (Германия) демонстрирует альтернативный алгоритм для нейросети: она правдоподобно подделывает художественный стиль Винсента Ван Гога, Пабло Пикассо, Эдварда Мунка и любых других художников. На вход для обработки подходят любые изображения.
Читать полностью »

В наше время обучаемые нейросети творят удивительные вещи, но эксперименты в этой области продолжают открывать нечто новое. Например, программист Даниэль Джонсон (Daniel Johnson) опубликовал результаты своих экспериментов по применению нейросетей для генерации классической музыки.

К сожалению, на GT нельзя встроить аудиофайл, поэтому приходится давать прямую ссылку, чтобы послушать один из результатов: http://hexahedria.com/files/nnet_music_2.mp3.

Как у него это получилось?
Читать полностью »

Самодельный бот пишет эротические рассказы - 1Эротическая литература шаблонна: одни и те же возбуждающие слова, эпитеты и, разумеется, одни и те же действия. Это же идеальные условия творчества для бота!

Журналистка Даниэла Эрнандес (Daniela Hernandez, на фото) решила проверить эту теорию.

Знакомый программист сказал ей, что для обучения нейросети нужно хотя бы 750 000 слов, так что поиск текстов занял некоторое время. Она скачала произведения из нескольких специализированных электронных библиотек, где эротика публикуется под лицензией Creative Commons, а также обратилась к авторам с просьбой поделиться своими романами для эксперимента.
Читать полностью »

Для робота Hector разработали программу развития рефлексивного самосознания - 1

На GT уже рассказывали о роботе-насекомом Hector, который умеет прокладывать путь (забегая вперёд, за это отвечает нейросеть под названием Navinet) и адаптироваться к разным поверхностям (программа Walknet).

Разработчики этого необычного робота — д-р Мальте Шиллинг (Malte Schilling) и профессор д-р Холк Крас (Holk Cruse) из группы Cluster of Excellence Cognitive Interaction Technology (CITEC) в Билефельдском университете (Германия). Сейчас они заявили, что новая нейросеть под названием reaCog позволит роботу постепенно развить в себе рефлексивное самосознание и эмоции!
Читать полностью »

Алгоритмы Facebook смогут распознавать «пьяные» фотографии - 1

Facebook работает над программным обеспечением, которое будет автоматически распознавать пьяных людей и блокировать фотографии пользователей в непотребном виде, чтобы на следующее утро им не было мучительно стыдно перед родителями и друзьями. Естественно, на утро человек может отменить блокировку и подтвердить публикацию фотографий.

Для реализации этой идеи нужно использовать алгоритмы распознавания образов и систему искусственного интеллекта, способную отличать трезвых. Задача действительно непростая, ведь даже люди справляются с ней не всегда. Как в анекдоте про трудовика.
Читать полностью »

Когда пользуешься сложными алгоритмами для решения задач компьютерного зрения — нужно знать основы. Не знание основ приводит к глупейшим ошибкам к тому, что система выдаёт неверифицируемый результат. Используешь OpenCV, а потом гадаешь: «может если сделать всё специально под мою задачу ручками было бы сильно лучше?». Зачастую заказчик ставит условие «сторонних библиотек использовать нельзя», или когда работа идёт для какого-нибудь микроконтроллера — всё нужно прогать с нуля. Вот тут и приходит облом: в обозримые сроки реально что-то сделать, только зная как работают основы. При этом чтения статей зачастую не хватает. Прочитать статью про распознавание номеров и попробовать самому такое сделать — огромная пропасть. Поэтому лично я стараюсь периодически писать какие-нибудь простенькие программки, включающие в себя максимум новых и неизвестных для меня алгоритмов + тренирующих старые воспоминания. Рассказ — про один из таких примеров, который я написал за пару вечеров. Как мне показалось, вполне симпатичный набор алгоритмов и методов, позволяющий достичь простенького оценочного результата, которого я ни разу не видел.
Что нам стоит сеть построить
Сидя вечером и страдая от того, что нужно сделать что-то полезное, но не хочется, я наткнулся на очередную статью по нейросетям и загорелся. Нужно сделать наконец таки свою нейросеть. Идея банальная: все любят нейросети, примеров с открытым кодом масса. Мне иногда приходилось пользоваться и LeNet и сетями из OpenCV. Но меня всегда настораживало, что их характеристики и механику я знаю только по бумажкам. А между знанием «нейросети обучаются методом обратного распространения» и пониманием того, как это сделать пролегает огромная пропасть. И тогда я решился. Пришло время, чтобы 1-2 вечера посидеть и сделать всё своими руками, разобраться и понять.
Читать полностью »

Приветствуем.
После целого месяца проектирования и шести месяцев кодинга мы попытаемся рассказать о нашем проекте FAVORaim.com.

Идея
Идея проекта появилась спонтанно – просто было желание знать, когда в городе проходят танго-вечера. Ведь одно заведение может проводить такие тематические вечера всего пару раз в год, и отследить их довольно проблематично – нужно или постоянно искать самому в интернете, или быть подписанным на кучу пабликов. Организаторы размещают информацию о таких событиях на своей странице в ВК, но это же не повод – ради нескольких раз в год – подписываться на все подобные группы в социальных сетях.
В процессе обдумывания идеи назрел вывод, что у человека есть разные интересы, в соответствии с которыми ему было бы удобно получать информацию, когда в городе проходит что-то интересное именно для него. А в дополнение к событиям хотелось бы получать и предложения от бизнеса, которые строго соответствуют личным интересам.

О чем проект
FAVORaim – это персональные события и предложения.
1. FAVORaim помогает быть в курсе событий на строго интересующие темы.
Например, для любителей сериала «Сверхъестественное» FAVORaim подбирает тематические вечеринки и встречи поклонников (то же самое и для любителей других сериалов и культовых фильмов). А для стартапера система найдет не только профессиональные конференции и встречи с венчурными финансистами, но и неформальные startup-вечеринки. Также, у пользователя есть возможность отслеживать более детальные и профессиональные темы: Android, SMM, веерный маркетинг и т.п. Мощным направлением у нас выросла тема аниме.
image
2. Анализ внешней информации на соответствие интересам пользователя.
Даже не заходя в магазин, с помощью мобильного приложения FAVORaim пользователь может посмотреть, что здесь подойдет ему по стилю, размеру и предпочтениям. А в торговом центре посмотреть, что есть интересного и подходящее для пользователя (пока без indoor-навигации).
Читать полностью »

В июне 2012 года группа исследователей из Google запустила нейросеть на кластере 1000 компьютеров (16 тыс. процессорных ядер; 1 млрд связей между нейронами). Эксперимент стал одним из самых масштабных в области искусственного интеллекта, причём систему изначально создавали для решения практических задач.

Самообучаемая нейросеть — достаточно универсальный инструмент, который можно использовать на разных массивах данных. В компании Google её применили для улучшения точности распознавания речи: «Мы получили улучшение от 20% до 25% по показателю неправильно распознанных слов, — говорит Винсент Ванхоук (Vincent Vanhoucke), руководитель отдела распознавания речи в Google. — Это значит, что многие люди получат безошибочный результат». Нейросеть оптимизировала алгоритмы для английского языка, но Ванхоук говорит, что аналогичные улучшения могут быть достигнуты и для других языков и диалектов.
Читать полностью »

Google тестирует самообучаемую нейросеть на 16 тыс. процессорных ядрах

Группа учёных из компании Google поставила интересный эксперимент: способна ли нейросеть самостоятельно выработать свойства высокого уровня на базе большого массива непомеченных данных. Например, если ей дать выборку из миллиона изображений, сможет ли она научиться находить на них лица? Идея в том, что система ни разу не видела изображение, которое было бы помечено как «лицо».
Читать полностью »

Дизайн нейроморфных микросхем Intel

Головной мозг обладает рядом завидных характеристик, в том числе высокая производительность при относительно низком энергопотреблении. Потребляемая мощность мозга колеблется в районе 13-20 Вт, в зависимости от режима работы. Разработчики компьютерных микросхем пытаются позаимствовать хотя бы некоторые из дизайнерских решений биологической нейросети в проектировании кремниевых микросхем.
Читать полностью »


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