Рубрика «нейросети» - 18

в 7:00, , рубрики: двоичные нейросети, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, нейросети

Нейросети – штука классная, однако их потенциал до сих пор ограничивают стоимость и энергия; с этим, возможно, помогут справиться двоичные нейросети

Как работают двоичные нейронные сети, и почему они будут популярными в 2020-м - 1

Концепция нейросетей впервые появилась более 40 лет назад, когда учёные экспериментировали с математическим моделированием функций мозга. Они придумали, как сделать механическую реализацию нейросети, которую можно обучить распознаванию закономерностей и классификации данных – к примеру, распознавать, есть ли на видео кошка или собака.

За последнее десятилетие сложность и способности нейросетей значительно выросли. Совместно с беспрецедентным ростом мощностей недорогих и доступных суперкомпьютеров и графических процессоров (GPU) они вышли на передний план в качестве метода по умолчанию для решения задач, распознавания закономерностей и обнаружения аномалий. Сегодня организации используют их для составления прогнозов, исследования предпочтений пользователей, подтверждения данных и управления риском.
Читать полностью »

в 13:36, , рубрики: Алгоритмы, Игры и игровые приставки, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обучение нейросетей

Исследователи хотят использовать игру Mega Man 2 для обучения нейросетей - 1

Источник: Nintendo

Разработчики из Бразилии, Нидерландов и Великобритании создали игровую соревновательную платформу EvoMan, которая имитирует игру Mega Man 2. Платформа разработана для обучения нейросетей. С её помощью исследователи проверят способность искусственного интеллекта не только выучить правила игры, но и адаптировать своё поведение под каждого из игровых боссов. Читать полностью »

в 22:06, , рубрики: deep learning, machine learning, будущее здесь, глубокое обучение, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, машинное обучение, нейросети, распознавание изображений, сумма технологии

Статья состоит из двух частей:

  1. Краткое описание некоторых архитектур сетей по обнаружению объектов на изображении и сегментации изображений с самыми понятными для меня ссылками на ресурсы. Старался выбирать видео пояснения и желательно на русском языке.
  2. Вторая часть состоит в попытке осознать направление развития архитектур нейронных сетей. И технологий на их основе.

Понимать архитектуры нейросетей непросто

Рисунок 1 – Понимать архитектуры нейросетей непросто

Все началось с того, что сделал два демонстрационных приложения по классификации и обнаружению объектов на телефоне Android:

  • Back-end demo, когда данные обрабатываются на сервере и передаются на телефон. Классификация изображений (image classification) трех типов медведей: бурого, черного и плюшевого.
  • Front-end demo, когда данные обрабатываются на самом телефоне. Обнаружение объектов (object detection) трех типов: фундук, инжир и финик.

Читать полностью »

в 20:10, , рубрики: Anaconda Python, data science, deep learning, machine learning, python, глубокое обучение, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, Программирование, распознавание изображений

Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.

Нейронные сети – это...

Читать полностью »

в 7:01, , рубрики: alexnet, AutoML, Batch Normalization, big data, cnn, computer science, data science, deep learning, Deepfake, deeplab, DenseNet, dropout, GAN, hardware acceleration, pytorch, resnet, TensorFlow, vgg, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети, скорость прогресса, Статистика в IT

7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х - 1

Новый год все ближе, скоро закончатся 2010-е годы, подарившие миру нашумевший ренессанс нейросетей. Мне не давала покоя и лишала сна простая мысль: «Как можно ретроспективно прикинуть скорость развития нейросетей?» Ибо «Тот, кто знает прошлое — тот знает и будущее». Как быстро «взлетали» разные алгоритмы? Как вообще можно оценить скорость прогресса в этой области и прикинуть скорость прогресса в следующем десятилетии? 

7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х - 2

Понятно, что можно примерно посчитать количество статей по разным областям. Метод не идеальный, нужно учитывать подобласти, но в целом можно пробовать. Дарю идею, по Google Scholar (BatchNorm) это вполне реально! Можно считать новые датасеты, можно новые курсы. Ваш же покорный слуга, перебрав несколько вариантов, остановился на Google Trends (BatchNorm). 

Мы с коллегами взяли запросы основных технологий ML/DL, например, Batch Normalization, как на картинке выше, точкой добавили дату публикации статьи и получили вполне себе график взлета популярности темы. Но не у всех тем путь усыпан розами взлет такой явный и красивый, как у батчнорма. Некоторые термины, например регуляризацию или skip connections, вообще не получилось построить из-за зашумленности данных. Но в целом тренды собрать удалось.

Кому интересно, что получилось — добро пожаловать под кат!
Читать полностью »

в 9:56, , рубрики: Facebook, Instagram, искусственный интеллект, нейросети, обработка изображений, Социальные сети и сообщества

Facebook удалил сотни аккаунтов со сгенерированными ИИ аватарками - 1

Facebook отчитался об удалении более чем 900 учетных записей, страниц и групп на своей платформе и в Instagram, с помощью которых в сети велась дезинформационная кампания. Как говорится в отчёте Facebook, для этого использовали фальшивые учетные записи с аватарками, сгенерироваными нейросетями. Исследователи Facebook заявили, что это было первое массивное использование искусственного интеллекта для поддержки дезинформационной кампании в социальных сетях. Читать полностью »

в 12:04, , рубрики: Facebook, Алгоритмы, машинное обучение, нейросети, СМИ, Цукерберг

image

Журналисты The Guardian, которая одной из первых раскрыла использование данных десятков миллионов пользователей Facebook британской компанией Cambridge Analytica, не могли добиться интервью с главой соцсети Марком Цукербергом. В итоге они пообщались с нейросетью Цукербот, которую обучили отвечать на вопросы с помощью интервью и публичных выступлений главы Facebook.

Алгоритм создала студия Botnik. Цукербота обучали с применением интервью, речей и публикаций в блогах Цукерберга за последние три года. В итоге нейросеть может оперировать 200 тысячами слов. The Guardian готовила вопросы для интервью совместно с Observer. Читать полностью »

в 7:43, , рубрики: BERT, natural language processing, Блог компании Яндекс, заголовки новостей, искусственный интеллект, команда яндекс.новостей, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, поисковые технологии

Мы часто рассказываем о технологиях и библиотеках, которые зародились и сформировались в Яндексе. На самом деле мы ничуть не реже применяем и развиваем сторонние решения.

Сегодня я расскажу сообществу Хабра об одном из таких примеров. Вы узнаете, зачем мы научили нейросеть BERT находить опечатки в заголовках новостей, а не воспользовались готовой моделью, почему нельзя взять и запустить BERT на нескольких видеокартах и как мы использовали ключевую особенность этой технологии — механизм attention.

Как Яндекс научил искусственный интеллект находить ошибки в новостях - 1

Читать полностью »

в 11:29, , рубрики: AI, Nvidia, pytorch, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, Работа с 3D-графикой, робототехника

image

Nvidia создала AI-систему DIB-R (differentiable interpolation-based renderer), которая построена на основе ML-фреймворка PyTorch. Система способна преобразовывать двухмерные изображения в трехмерные объекты.

DIB-R обрабатывает картинку, а затем преобразует ее в высокоточную 3D-модель. Учитываются формы, текстура, цвета и освещение объекта. При этом задействована архитектура кодера-декодера, типа нейронной сети, которая преобразует входные данные в вектор, используемый для прогнозирования конкретной информации.

Вся работа занимает менее чем 100 миллисекунд. Читать полностью »

в 16:14, , рубрики: Блог компании Madrobots, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети, распознавание речи

Нейросеть научили распознавать речь по губам при помощи алгоритма распознавания записи голоса - 1
Hal 9000 прекрасно читал по губам, правда, по-английски

Нейросети сейчас умеют многое, и постепенно их обучают все большему количеству умений. На днях стало известно о том, что объединенная команда исследователей из США и Китая смогла обучить нейросеть распознавать речь по губам с высокой степенью точности.

Добиться этого удалось благодаря дополнительному элементу — алгоритму распознавания речи по аудиозаписям. Далее алгоритм использовался в качестве обучающей системы уже для второго алгоритма, который распознавал речь по видеозаписям.
Читать полностью »

1...10...171819...30...39
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