Рубрика «нейросети» - 16

в 17:13, , рубрики: Алгоритмы, астрономия, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети

image

Ученые опробовали методику глубокого обучения нейросетей для предсказывания исхода гравитационного взаимодействия трех тел. Выяснилось, что она позволяет решить задачу до 100 млн раз быстрее. Пока метод опробовали в ограниченном пространстве начальных параметров, но в дальнейшем его намерены применить для общего случая.

Нейросеть смогла за время около 1 миллисекунды предсказывать положения тел. Современный численный алгоритмом Brutus тратил на это, как правило, в 10 тысяч раз больше времени, а иногда отставал в 10 миллионов раз. Читать полностью »

в 14:56, , рубрики: Google, google brain team, Алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети

Исследователи Google научили нейросеть распознавать запахи по молекулярной структуре - 1

Ученые могут определять цвет по длине световой волны. Но когда дело доходит до ароматов, нельзя просто посмотреть на молекулу и по структуре определить ее запах. Исследователи из Google Brain Team надеются, что это сможет изменить искусственный интеллект. В статье, опубликованной на Arxiv, они объясняют, как обучают ИИ распознавать запахи.

Исследователи собрали датасет из почти 5000 молекул летучих веществ, идентифицированных парфюмерами. Парфюмеры пометили запахи как «цветочный», «древесный» или «жирный». Около двух третей набора данных команда из Google Brain использовала для обучения своего ИИ, чтобы он смог связывать молекулы с названиями запаха. Затем исследователи использовали оставшиеся молекулы для проверки ИИ — и это сработало. Алгоритм оказался способен предсказывать запахи молекул на основе их структур.
Читать полностью »

в 13:57, , рубрики: машинное обучение, медицина, нейронные сети, нейросети

Алгоритм, разработанный учеными из Университета Сан-Франциско (UCSF), ищет микроскопические кровоизлияния в мозг и прочие нарушения лучше специалистов-радиологов, сообщает Berkley News.
image
Источник: USFC

Читать полностью »

в 16:59, , рубрики: DeepMind, Google DeepMind, Алгоритмы, археология, будущее здесь, дешифровка текста, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети

ИИ DeepMind расшифровывает древнегреческие тексты лучше, чем учёные-люди - 1

Искусственный интеллект учится расшифровывать поврежденные древнегреческие тексты. При этом машина, по мнению специалистов, справляется с дешифровкой древних текстов лучше, чем люди. Искусственный интеллект с успехом заполняет пропущенные слова, но полезнее всего он оказывается в совместной работе с человеком, когда исследователи используют его для сужения вариантов в процессе поиска нужного слова или высказывания.

Каждый год, как пишет New Scientist, учёные-археологи открывают десятки новых артефактов с текстом. Со временем многие предметы стали разрушаться, что приводит к потерям фрагментов текста. Какими могут быть пробелы, выясняет наука эпиграфика. Работа эпиграфистов начинается с изучения сохранившихся фрагментов и других подобных текстов.
Читать полностью »

в 9:36, , рубрики: Алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, Работа с видео, работа с изображениями

Нейросеть строит пейзажное видео по одной фотографии - 1

Учёные из Университета Цукубы и Технологического Университета Тойохаси представили новую статью на SIGGRAPH Asia 2019. Она называется «Анимационный пейзаж: изучение самостоятельного движения и внешнего вида объектов для синтеза видеоизображений из одного изображения». Их метод с помощью свёрточных нейронных сетей (CNN) может создавать анимацию с высоким разрешением из одного ландшафтного изображения.

«Из пейзажного изображения люди могут представить, как движутся облака и меняется цвет неба с течением времени. Воспроизведение таких переходов — довольно распространённое явление. Например, люди используют синемаграммы и другие методы».

К сожалению, отмечают учёные, при использовании подобных методов разрешение и качество полученного видео часто оказывается намного ниже ожидаемых. Одной из причин неудовлетворительных результатов является то, что пространственно-временная область видео слишком велика по сравнению с изображениями. Другая причина — неопределенность в будущем, в прогнозировании кадров.
Читать полностью »

в 19:45, , рубрики: Блог компании Madrobots, будущее, будущее здесь, изображения, искусственный интеллект, мозг, Научно-популярное, нейросети, Человек

Российские ученые восстановили образы из мыслей человека по электрической активности мозга - 1

Ученые из россйской ГК «Нейробиотикс» и Лаборатории нейробототехники МФТИ сумели воссоздать изображения по электрической активности мозга. Правда, речь идет только о работе с изображениями, на которые смотрит человек, чей мозг анализируется.

Собственно, восстанавливать геометрические фигуры, на которые смотрит человек в определенный момент времени, по электрической активности его нервных клеток — вовсе не самоцель. Главное — понять, как мозг шифрует информацию, которую мы затем храним многие годы (ну или минуты, что не менее важно).
Читать полностью »

в 11:57, , рубрики: Алгоритмы, будущее здесь, видео, медицинские технологии, Научно-популярное, нейросети, Работа с 3D-графикой, Работа с видео

image

Исследователи Массачусетского технологического института представили технологию, которая позволяет восстановить ценные данные из фотографий и видеозаписей низкого качества. Была использована модель «визуальной депроекции», которая с помощью нейросети сопоставляет низкоразмерные проекции с оригинальными многомерными изображениями и видео.

Алгоритм способен использовать полученную информацию для воссоздания первоначальных данных из проекции. Проекцией может выступать, например, фото звездного неба, сделанное с большой выдержкой. На таком снимке звезды обычно представляются как размытые полосы из-за того, что меняли свое положение в процессе съемки.

Ученым же удалось воспроизвести точные кадры снимка с движением людей исходя из информации о траектории движения человека. В ходе эксперимента было записано 35 видео с 30 людьми, идущими в одном месте. В итоге алгоритм точно воссоздал 24 кадра, передав изменение перспективы. Таким образом, нейросеть поняла, что пиксели, которые становятся темнее и шире, скорее всего, означают приближение человека к камере. Читать полностью »

в 7:00, , рубрики: c++, open source, Алгоритмы, машинное обучение, нейросети, обработка изображений

мой велосипед

Введение

Здравствуйте, уважаемыее!

Последние два года моей работы в компании Synesis были тесно связаны с процессом создания и развития Synet — открытой библиотеки для запуска предварительно обученных сверточных нейронных сетей на CPU. В процессе этой работы мне пришлось столкнуться с рядом интересных моментов, которые касаются вопросов оптимизации алгоритмов прямого распространения сигнала в нейронных сетях. Как мне кажется, описание этих моментов было бы весьма интересным для читателей Хабрахабра. Чему я и хочу посвятить цикл своих статей. Продолжительность цикла будет зависеть от вашего интереса к данной теме ну и конечно же от моей способности побороть лень. Начать цикл хочется с описания самого велосипеда фреймворка. Вопросы алгоритмов, которые лежат в его основе будут раскрыты в последующих статьях.
Читать полностью »

в 16:06, , рубрики: kaldi, natural language processing, изучение языков, Компьютерная лингвистика, машинное обучение, нейросети, распознавание речи

Почему мне (и, надеюсь, вам) интересно распознавание речи? Во-первых, это направление является одним из самых популярных по сравнению с другими задачами компьютерной лингвистики, поскольку технология распознавания речи сейчас используется почти повсеместно – от распознавания простого «да/нет» в автоматическом колл-центре банка до способности поддерживать «светскую беседу» в «умной колонке» типа «Алисы». Во-вторых, чтобы система распознавания речи была качественным, необходимо найти самые эффективные средства для создания и настройки такой системы (одному из подобных средств и посвящена эта статья). Наконец, несомненным «плюсом» выбора специализации в области распознавания речи лично для меня является то, что для исследований в этой области необходимо владеть как программистскими, так и лингвистическими навыками. Это весьма стимулирует, заставляя приобретать знания в разных дисциплинах.
Читать полностью »

в 21:35, , рубрики: keras, python, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети, ненормальное программирование, обработка текста, Программирование

Привет.

Эта статья будет в немного «пятничном» формате, сегодня мы займемся NLP. Не тем NLP, про который продают книжки в подземных переходах, а тем, который Natural Language Processing — обработка естественных языков. В качестве примера такой обработки будет использоваться генерация текста с помощью нейронной сети. Создавать тексты мы сможем на любом языке, от русского или английского, до С++. Результаты получаются весьма интересными, по картинке уже наверно можно догадаться.

Бредогенератор: создаем тексты на любом языке с помощью нейронной сети - 1

Для тех, кому интересно что получается, результаты и исходники под катом.
Читать полностью »

1...10...151617...2030...35
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