Давным давно, в 2008 году, когда я работал над своей диссертацией меня заинтересовала тема применения сверточных нейронных сетей для задач распознавания изображений. На тот момент они еще не были так популярны как сейчас и попытка найти готовые библиотеки ни к чему не привела — нашлась только реализация на Lush (языке созданном автором сверточных сетей, Яном ЛеКуном). Тогда я подумал, что можно было бы их реализовать на Матлабе используя Neural Network Toolbox. Но столкнулся с невозможностью реализации разделяемых весов в рамках этого тулбокса. И тогда было принято решение написать собственную реализацию.
Читать полностью »
Рубрика «нейросети» - 39
Отдам библиотеку в хорошие руки
2013-08-15 в 5:39, admin, рубрики: CUDA, deep learning, gpgpu, open source, искусственный интеллект, нейросети, метки: CUDA, deep learning, gpgpu, open source, нейросетиМоделирование нейросети Машина Больцмана
2013-07-30 в 18:12, admin, рубрики: биоинформатика, Биотехнологии, нейросети, метки: нейросетиУважаемое хабросообщество, решил поделиться с вами моими наработками в изучении нейросети Машины Больцмана, сделанными в студенческие года.
В России по данной теме было крайне мало информации. Даже руководитель нашей кафедры не мог мне помочь с материалом. Благо наш университет состоял в единой международной базе, и была возможность воспользоваться зарубежным опытом. В частности, большая часть была найдена в литературе оксфордского университета. По сути, данная статья является сборником информации из различных источников, переосмысленная и изложенная достаточно понятным языком, как мне кажется. Надеюсь кому-то будет интересно. Когда-то меня это заставляло не спать ночами.
Итак, приступим.
Читать полностью »
Прогресс в разработке нейросетей для машинного обучения
2012-11-25 в 0:16, admin, рубрики: data mining, deep learning, Алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обратное распространение ошибки, метки: deep learning, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обратное распространение ошибки 
В пятничном номере NY Times опубликована статья о значительных успехах, который демонстрируют в последние годы разработчики алгоритмов для самообучаемых нейросетей. В глубоких структурах есть несколько скрытых слоёв, которые традиционно тяжело было обучать. Но всё изменилось с использованием стека из машин Больцмана (RBM) для предварительной тренировки. После этого можно удобно перенастраивать веса, применяя метод обратного распространения ошибки (backpropagation). Плюс появление быстрых GPU — всё это привело к существенному прогрессу, который мы наблюдаем в последние годы.
Сами разработчики не делают громких заявлений, чтобы не поднимать ажотаж вокруг нейросетей — такой, как в 1960-е годы поднялся вокруг кибернетики. Тем не менее, можно говорить о возрождении интереса к исследованиям в этой области.
Читать полностью »
Ограничение оптимизирующих методов в играх с противником и без
2012-03-21 в 21:53, admin, рубрики: Алгоритмы, биоинформатика, генетические алгоритмы, искусственный интеллект, монте-карло, нейросети, теория игр, метки: генетические алгоритмы, монте-карло, нейросети, теория игр Эта статья короткое ответвление от цикла статьей по биовычислениям:
От белков к РНК, Мат. критерии, Как уменьшить число поворотов цепи?, Как оценить ход сворачивания односпиральной РНК?
В этих статьях задача сворачивания РНК представлена в новом свете — как задача теории игр. Но традиционно эта задача сейчас решается с применением различных стахостических оптимизирующих методов. А к ним относятся методы основанные на методе Монте-Карло, метод отжига, генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети, Q-обучение, и все те которые представляют задачу как энергетическую поверхность в которой ищут экстремумы.
Казалось бы сама физика велит использовать эти методы в таких задачах как сворачивание РНК/белков. Здесь мы посмотрим почему это сильно проблемно.