Рубрика «нейросети» - 39

В мозге помещается 1 петабайт информации - 1Объём памяти в человеческом мозге оказался невероятно большим. Эту тему исследовали американские неврологи: авторы научной работы Терри Сейновски (Terry Sejnowski) из института биологических исследований Солка и Кристен Харрис (Kristen Harris) из университета Техаса в Остине, с коллегами. Их статья опубликована в журнале eLife.

Учёные изучили, как функционируют нейроны гиппокампа, при низком энергопотреблении они показывают высокую производительность. Оказалось, что вместимость мозга может быть в десять раз больше, чем считалось ранее. «Это настоящая бомба в неврологии, — говорит Сейновски. — Наши измерения объёма памяти в мозге увеличивают консервативную оценку в 10 раз как минимум до петабайта, примерно до объёма всей информации в интернете».

Сейновски, очевидно, имеет в виду только текстовую информацию. Но даже в этом случае такая оценка очень впечатляет.
Читать полностью »

Ростелеком приглашает всех интересующихся интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и нейросетевыми технологиями принять участие в Международном нейросетевом -хакатоне DeepHack.Q&A!
Регистрация до 17 января 2016.

Стартует DeepHack.Q&A – международный хакатон по глубокому обучению и машинному интеллекту - 1
Читать полностью »

Нет, игр не будет

Автомобильный суперкомпьютер Drive PX 2 от Nvidia для автономного вождения - 1Год назад на Международной выставке потребительской электроники CES 2015 производитель видеоускорителей Nvidia показал свой продукт для беспилотных автомобилей. Это был компьютер Drive PX. В этом году на CES 2016 глава Nvidia Жэнь-Сунь Хуан рассказал о обновлении этого продукта. Новый компьютер носит название Drive PX 2, обладает тепловыделением 250 ватт и системой жидкостного охлаждения.
Читать полностью »

Сканеры безопасности: автоматическая классификация уязвимостей - 1

Растущее количество угроз вынуждает разработчиков средств анализа защищенности постоянно усовершенствовать свои решения. Сейчас на рынке ИБ представлен широкий выбор сканеров безопасности от различных производителей, которые разнятся по своей эффективности. Это делает невозможным выпуск новых версий сканеров без конкурентного анализа подобных продуктов.

Компания Positive Technologies разработала собственную методологию конкурентного анализа для тестирования и сравнения сканеров по объективным критериям, таким как типы и количество найденных уязвимостей, полнота сканирования различных целей. Кроме того, была сформирована база данных конкурентного анализа (DBCA — Database of Competitive Analysis), в которой собраны уникальные уязвимости, найденные в процессе ручных проверок и автоматического сканирования синтетических целей, реальных сайтов, CMS, веб-приложений и прочих информационных систем сканерами безопасности (WebEngine – встроенный в PT AF и PT AI, Acunetix, AppScan и др.). DBCA используется для сравнения результатов сканирования новыми версиями сканеров Positive Technologies с результатами сторонних сканеров и отсеивания ложных срабатываний (false positive).

Однако наполнение DBCA требует месяцев ручного труда высококвалифицированных инженеров-тестировщиков. Процессы настройки окружений и сканирования занимают много времени, порой недели. Еще дольше происходит процесс валидации найденных уязвимостей. Так, над заполнением текущей базы работали три инженера отдела QA в течение года. В связи с этим возникла необходимость ускорения и автоматизации работ.

Решением стало использование математического аппарата нейронных сетей (НС) и нечетких измерительных шкал. Об этом мы подробно писали в предыдущей статье «Сканеры безопасности: автоматическая валидация уязвимостей с помощью нечетких множеств и нейронных сетей». Теоретические исследования вошли в основу практического эксперимента, поставленного инженерами Positive Technologies: Тимуром Гильмуллиным, Владимиром Софиным, Артемом Юшковским.

Была решена формальная задача по преобразованию DBCA в базу знаний, путем использования НС (в качестве решающего правила) и нечетких измерительных шкал (для лингвистической оценки результатов классификации в понятной человеку форме). Практически DBCA была дополнена правилами и механизмами отсеивания ложных срабатываний, заранее отсортированных по степени уверенности в их наличии, оцененных на нечеткой измерительной шкале. Это позволило ускорить работу инженеров-тестировщиков по анализу результатов сканирования и отсеиванию ложных срабатываний. Читать полностью »

Американский артист продемонстрировал возможности нейросети NeuroTalk, описывающей сцены видео в режиме реального времени. Система делала ошибки, исправляла себя, но иногда правильно рассказывала о происходящем. «Мужчина держит сосиску в булочке с горчицей и кетчупом», «ножницы сидят на столе рядом с кошельком» и «вид поезда из окна поезда» — на видео под катом.

Видео: нейросеть описывает прогулку по Амстердаму - 1
Читать полностью »

image

В военной исследовательской лаборатории MIND («Mission Impact through Neurotechnology Design», или выполнение заданий посредством нейротехнологий), специалисты работают над технологией ускоренного анализа изображений, обрабатывая сигналы, поступающие от мозга человека. Военные полагают, что таким образом возможно будет эффективно обрабатывать большие массивы информации.

Задачей компьютерного зрения в целом и анализа фотографий в частности специалисты по информационным технологиям занимаются с применением искусственных нейросетей, приближённо симулирующих работу человеческого мозга. Однако в армии решили поступить по-другому – вместо построения компьютерных нейросетей и сложного процесса их обучения, использовать то, чего в армии хватает с избытком. А именно, солдат.

Мозг человека лучше любой искусственной нейросети справляется с распознаванием изображений. При этом компьютерные сети необходимо долго «тренировать» на специально отобранных наборах изображений. Человек для этого тренируется сам, и всю свою жизнь. Почему бы не использовать его «вычислительные мощности» для привычной ему задачи?
Читать полностью »

Google открыла для всех библиотеку машинного обучения TensorFlow - 1«Ещё пару лет назад вы не могли разговаривать с приложением Google в городском шуме или прочитать вывеску на иностранном языке с помощью переводчика Google Translate, или мгновенно найти фотографии своего лабрадуделя, — пишет Google в официальном блоге. — Наши приложения просто не были достаточно умными. Но за короткий промежуток времени они стали намного, намного умнее. Сейчас, благодаря машинному обучению всё это доступно. Несмотря на весь прогресс, которого мы добились, всё ещё остаются возможности для улучшения. Поэтому мы создали совершенно новую систему машинного обучения, которую назвали TensorFlow. Она быстрее, умнее и гибче, чем наша старая система, так что её намного проще приспособить к новым продуктам и исследованиям».

Итак, компания Google выложила свою новейшую разработку TensorFlow во всеобщее пользование под свободой лицензией Apache 2.0.
Читать полностью »

Автомобили Google будут распознавать пешеходов с высокой точностью - 1

До появления в продаже беспилотных автомобилей осталось не так много времени. Google доводит до ума технологии машинного зрения и один из самых важных элементов — распознавание пешеходов в реальном времени.

Исследователи из Google Research Алекс Крижевский (Alex Krizhevsky), Анелия Ангелова (Anelia Angelova) с коллегами представили новый метод детектирования пешеходов с помощью нейросетей. Метод показал обнадёживающий результат: пешехода удаётся заметить с высокой точностью 73,8% случаев по тесту Caltech Pedestrian, который содержит базу данных с 50 000 помеченных пешеходов в городских и сельских условиях. Такой результат сравним с самыми лучшими альтернативными разработками.
Читать полностью »

Нейроэволюционный алгоритм учится играть в Mario - 1SethBling известен своим каналом, на котором он размещает различные советы и изобретения для мира Minecraft. Часто там появляется иной контент. К примеру, в список интересов влогера входит Mario. Именно SethBling первым прошёл Super Mario World на консоли с помощью бага с редактированием памяти путём перемещения предметов в игре. В его последних видео и стримах всё та же игра. Но играет уже не человек, а нейроэволюционный алгоритм, который SethBling сам и написал.
Читать полностью »

На сцену выходил глава Tesla Илон Маск

nVidia показала платформу для беспилотных автомобилей и самый мощный GPU в мире - 1Во вторник компания nVidia показала новый мощнейший (среди систем с одним графическим процессором) видеоускоритель Titan X с 12 гигабайтами памяти. Розничная стоимость новинки составит от 999 долларов. Также в руках главы nVidia Жэнь-Сунь Хуана появился автомобильный компьютер Drive PX, который призван стать ядром автономных машин.

Новый Titan X показали ещё 4 марта, две недели назад, но то объявление выглядело скомкано и слишком бессодержательно. На тот момент проходила конференция GDC, и во время рассказа представителей Epic Games о своём игровом движке Unreal Engine и его требовательности к «железу» на сцене в качестве особого участника внезапно появился Хуан. Там исполнительный директор nVidia и рассказал о новой видеокарте, не слишком вдаваясь детали.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js