Рубрика «нейросети» - 34

в 4:45, , рубрики: data mining, data science, neural networks, open source, python, python 3, глубокое обучение, куры, математика, машинное обучение, нейросети, образование

Нейрокурятник часть ноль. Или нейро- без курятника. Или как правильно закоптиться в нейросети.

image
Курочка снесла яичко. Сам процесс выглядит ужасно. Результат — съедобно. Массовый геноцид кур.
В этой статье будет описано:

  1. Где, как и почему можно получить небольшое качественное самообразование в сфере работы с нейросетями БЕСПЛАТНО, СЕЙЧАС и СОВСЕМ НЕ БЫСТРО;
  2. Будет описана логика рекурсии и будут порекомендованы книги по теме;
  3. Будет описан список основных терминов, которые нужно разобрать на 2-3 уровня абстракции вниз;
  4. Будет приведен ipynb-notebook, который содержит необходимые ссылки и базовые подходы;
  5. Будет немного своеобразного саркастичного юмора;
  6. Будут описаны некоторые простые закономерности, с которыми вы столкнетесь при работе с нейросетями;

Статьи про нейрокурятник

Заголовок спойлера

  1. Вступление про обучение себя нейросетям
  2. Железо, софт и конфиг для наблюдения за курами
  3. Разметка датасетов
  4. Параллельное участие в соревнованиях, визуализации внутренностей нейросетей, развитие архитектур моделей
  5. Работающая модель для распознавания кур в курятнике
  6. Бот, который постит события из жизни кур

Читать полностью »

в 12:05, , рубрики: LSTM, NTM, Алгоритмы, вычислительная нейробиология, коннекционизм, математика, машинное обучение, механизм внимания, нейронные машины Тьюринга, нейросети, символический ИИ

Я обнаружил, что подавляющее большинство онлайновой информации об исследованиях в области искусственного интеллекта делится на две категории: первая рассказывает о достижениях непрофессиональной аудитории, а вторая — другим исследователям. Я не нашёл хорошего ресурса для людей с техническим образованием, которые не знакомы с более продвинутыми концепциями и ищут информацию для восполнения пробелов. Это моя попытка заполнить данную пустоту, предоставив доступные, но в то же время (относительно) подробные объяснения. Здесь я объясню научную статью Грейвса, Уэйна и Данихейки (2014) о нейронных машинах Тьюринга (NTM).

Изначально я не собирался рассказывать об этой статье, но я никак не мог понять другую интересную статью, о которой собирался рассказать. В ней как раз шла речь о модификации NTM, так что я решил убедиться, что полностью понимаю NTM, прежде чем двигаться дальше. Убедившись в этом, у меня появилось ощущение, что та вторая статья не слишком подходит для объяснения, а вот оригинальная работа по NTM очень хорошо написана, и я настоятельно рекомендую её прочитать.
Читать полностью »

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 »

1...1020...333435...40...40
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