Рубрика «нейросети» - 33

в 13:39, , рубрики: Lyrebird, биометрия, генерация речи, звук, информационная безопасность, искусственный интеллект, кража личности, нейросети, подделка голоса

Создана первая технология для подделки любых голосов - 1

Говорят, ещё в советское время на телефонных станциях установили оборудование для прослушки разговоров. Естественно, записать и физически прослушать все разговоры тогда не было возможности, зато эффективно работала технология голосовой идентификации. По образцу голоса конкретного человека система мгновенно срабатывала — на прослушку или запись, с какого бы телефона он ни звонил. Эти технологии доступны и сегодня, вероятно, используются в оперативно-розыскной деятельности. Голос человека уникален, как его отпечатки пальцев.

Благодаря передовым разработкам в области ИИ теперь злоумышленники смогут пустить оперативников по ложному следу. 24 апреля 2017 года канадский стартап Lyrebird анонсировал первый в мире сервис, с помощью которого можно подделать голос любого человека. Для обучения системы достаточно минутного образца.
Читать полностью »

в 16:05, , рубрики: asic, FPGU, Google, gpu, Железо, искусственный интеллект, нейросети, Процессоры

Специализированный ASIC от Google для машинного обучения в десятки раз быстрее GPU - 1

Четыре года назад компания Google осознала реальный потенциал использования нейронных сетей в своих приложениях. Тогда же она начала внедрять их повсеместно — в перевод текстов, голосовой поиск с распознаванием речи и т. д. Но сразу стало понятно, что использование нейросетей сильно увеличивает нагрузку на серверы Google. Грубо говоря, если бы каждый человек осуществлял голосовой поиск на Android (или диктовал текст с распознаванием речи) всего три минуты в день, то Google пришлось бы увеличить количество дата-центров в два раза (!) просто чтобы нейросети обработали такое количество голосового трафика.

Надо было что-то предпринимать — и Google нашла решение. В 2015 году она разработала собственную аппаратную архитектуру для машинного обучения (Tensor Processing Unit, TPU), которая до 70 раз превосходит традиционные GPU и CPU по производительности и до 196 раз — по количеству вычислений на ватт. Под традиционными GPU/CPU имеются в виду процессоры общего назначения Xeon E5 v3 (Haswell) и графические процессоры Nvidia Tesla K80.
Читать полностью »

в 12:02, , рубрики: cnn, kaggle, Алгоритмы, Анализ и проектирование систем, Блог компании Avito, картография, Компьютерное зрение, конкурс, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, обучение нейронных сетей

Второе почетное. Заметки участника конкурса Dstl Satellite Imagery Feature Detection - 1

Недавно закончилось соревнование по машинному обучению Dstl Satellite Imagery Feature Detection в котором приняло участие аж трое сотрудников Avito. Я хочу поделиться опытом участия от своего лица и рассказать о решении.
Читать полностью »

в 2:31, , рубрики: Google Translate, искусственный интеллект, машинный перевод, нейросети

Эта заметка — большой комментарий к новости про Google Translate подключил русский язык к переводу с глубинным обучением.
На первый взгляд, звучит и выглядит всё очень круто.
Однако поясню, почему не стоит торопиться с выводами про «переводчики больше не нужны».
aaaaaaaaa
Читать полностью »

в 14:05, , рубрики: Google Translate, будущее здесь, гугл, искусственный интеллект, машинный перевод, нейросети, метки:

Google Translate подключил русский язык к переводу с глубинным обучением - 1

Онлайн-переводчик Google Translate теперь использует нейросеть для прямого перевода на русский, вьетнамский и хинди, сообщается в официальном блоге поискового гиганта.

Напомним, в сентябре 2016 года компания Google объявила о подключении к своему онлайн-переводчику Google Translate нейронной сети Google Neural Machine Translation (GNMT). Развивалась сеть при помощи глубинного обучения и составления единой базы смыслов слов человеческих языков. По оценкам специалистов компании, это должно было повысить качество прямого перевода с одного языка на другой.
Читать полностью »

в 20:44, , рубрики: будущее здесь, искусственный интеллект, мозг, Научно-популярное, нейросети, обучение, сознание

Исследования показывают, что компьютерные модели, известные, как нейронные сети, используемые во всё возрастающем числе приложений, могут учиться распознавать последовательности в данных по тем же алгоритмам, что и человеческий мозг.

image

Мозг решает свою каноническую задачу – обучение – подстраивая множество своих соединений по неизвестному набору правил. Чтобы раскрыть эти правила, учёные 30 лет назад начали разрабатывать компьютерные модели, пытающиеся воспроизвести процесс обучения. Сегодня в растущем числе экспериментов становится видно, что эти модели ведут себя очень похожим на реальный мозг образом при выполнении определённых задач. Исследователи говорят, что эта похожесть говорит о базовом соответствии между алгоритмами обучения мозга и компьютера.

Алгоритм, используемый компьютерной моделью, называется машиной Больцмана. Он изобретён Джеффри Хинтоном и Терри Сейновски в 1983 году [на самом деле, в 1985 – прим. перев.]. Он выглядит весьма многообещающим в качестве простого теоретического объяснения нескольких процессов, происходящих в мозгу – развития, формирования памяти, распознавания объектов и звуков, цикла сна и бодрствования.
Читать полностью »

в 17:29, , рубрики: машинное обучение, нейронные сети, нейросети

Многие материалы по нейронным сетям сразу начинаются с демонстрации довольно сложных архитектур. При этом самые базовые вещи, касающиеся функций активаций, инициализации весов, выбора количества слоёв в сети и т.д. если и рассматриваются, то вскользь. Получается начинающему практику нейронных сетей приходится брать типовые конфигурации и работать с ними фактически вслепую.

В статье мы пойдём по другому пути. Начнём с самой простой конфигурации — одного нейрона с одним входом и одним выходом, без активации. Далее будем маленькими итерациями усложнять конфигурацию сети и попробуем выжать из каждой из них разумный максимум. Это позволит подёргать сети за ниточки и наработать практическую интуицию в построении архитектур нейросетей, которая на практике оказывается очень ценным активом.Читать полностью »

в 7:53, , рубрики: CUDA, Google API, Java API, numpy, Python API, TensorFlow, математика, машинное обучение, многомерное пространство, нейросети, нейросеть Inception, разработка мобильных приложений, тензоры

Google выпустила TensorFlow 1.0 - 1
TensorFlow 1.0 с моделью нейросети нового поколения Inception поддерживает аппаратное ускорение на DSP Hexagon в мобильных процессорах Qualcomm Snapdradon 820. Скорость работы приложений вроде Prism и программ машинного зрения увеличится в 8 и более раз, а энергопотребление снизится в 4 раза. Фильтры от нейросетей можно будет накладывать на видео почти в реальном времени

На первой конференции для разработчиков TensorFlow Dev Summit компания Google объявила о выходе мажорного релиза библиотеки TensorFlow 1.0, обратно несовместимого с предыдущими версиями. Это значит, что программы, работавшие на версиях TensorFlow 0.n, могут не работать на версии TensorFlow 1.0. Разработчики из Google говорят, что изменения в API были необходимы «для обеспечения внутренне согласованных программных интерфейсов», и больше такого не повторится: ломающих обратную совместимость изменений в будущих версиях 1.x не планируется. Сейчас разработчикам рекомендуется изучить руководство по миграции и использовать скрипт для преобразования.

TensorFlow — свободная программная библиотека для машинного обучения в применении к различным видам задач на восприятие и понимание языка. В данный момент она используется в научно-исследовательской работе и в десятках коммерческих продуктов Google, в том числе в Google Search, Gmail, Photos, Youtube, Translate, Assistant, а так же всевозможных системах распознавания, в том числе распознавания речи.
Читать полностью »

в 14:15, , рубрики: cnn, deep learning, Google, image classification, python, transfer learning, Алгоритмы, глубокие сверточные нейронные сети, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, обработка изображений, технологии будущего

Создаём нейронную сеть InceptionV3 для распознавания изображений - 1

Привет! Под катом пойдёт речь о реализации свёрточной нейронной сети архитектуры InceptionV3 с использованием фреймворка Keras. Статью я решил написать после ознакомления с туториалом "Построение мощных моделей классификации с использованием небольшого количества данных". С одобрения автора туториала я немного изменил содержание своей статьи. В отличие от предложенной автором нейронной сети VGG16, мы будем обучать гугловскую глубокую нейронную сеть Inception V3, которая уже предустановлена в Keras.

Вы научитесь:

  1. Импортировать нейронную сеть Inception V3 из библиотеки Keras;
  2. Настраивать сеть: загружать веса, изменять верхнюю часть модели (fc-layers), таким образом, приспосабливая модель под бинарную классификацию;
  3. Проводить тонкую настройку нижнего свёрточного слоя нейронной сети;
  4. Применять аугментацию данных при помощи ImageDataGenerator;
  5. Обучать сеть по частям для экономии ресурсов и времени;
  6. Оценивать работу модели.

При написании статьи я ставил перед собой задачу представить максимально практичный материал, который раскроет некоторые интересные возможности фреймворка Keras.
Читать полностью »

в 18:34, , рубрики: будущее здесь, Здоровье гика, нейросети, раковые заболевания, российские учёные

Российские ученые привлекли нейронную сеть к поиску противораковых лекарств - 1

Раковые заболевания чрезвычайно разнообразны и природа их тоже различается. Поиск эффективных лекарств и методов лечения онкологических заболеваний — одна из важнейших задач современной медицины. Ученые по всему миру ищут возможность хоть немного повысить эффективность лечения пациентов с раком.

Объединенная команда специалистов из  Mail.Ru Group, Insilico Medicine и МФТИ решили попробовать привлечь к поиску противораковых лекарств специально обученную нейросеть. Проблема в том, что создание эффективного лекарственного противоракового лекарства — очень сложная задача. Обычно этот процесс занимает годы. Но если использовать современные технологии, то время поиска таких веществ сокращается в разы, аналогичным образом уменьшается и стоимость работ.
Читать полностью »

1...1020...323334...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