Рубрика «нейросети» - 46

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 »

в 10:41, , рубрики: Google Brain, reinforcement learning, будущее здесь, глубокое обучение, ИИ, искусственный интеллект, машинное зрение, мозг, научная фантастика, нейросети, обучение с подкреплением, Сингулярность, Софт

Софт ИИ обучается делать ИИ: учёные сообщают об успехах в самообучении искусственного интеллекта - 1
По Курцвейлу, логарифмическая шкала смены парадигм для ключевых исторических событий проявляет экспоненциальную тенденцию

Ключевой элемент для возникновения технологической сингулярности — запуск некотролируемого цикла самосовершенствования ИИ, где каждое новое более умное поколение ИИ будет появляться быстрее предыдущего. Согласно теории сингулярности по Вернору Винджу, в результате взрывного развития интеллекта в цикле экспоненциального самосовершенствования появится сверхинтеллект, который намного превзойдёт возможности человеческого разума и по сути будет непонятен для него. Называются разные примерные даты наступления сингулярности, исходя из экстраполяции технологического прогресса. Рей Курцвейл считает, что это произойдёт примерно в 2045 году (хотя он не считает обязательным экспоненциальное самосовершенствование ИИ), а среднее медианное значение по опросу экспертов по сильному ИИ — 2040 год.

Вполне возможно, что сингулярность наступит раньше прогнозируемого. Инженеры из компании Google и разработчики систем ИИ из других компаний сообщают об успехах, которых удалось добиться в ключевом направлении — создании систем ИИ, предназначенных для проектирования других систем ИИ.
Читать полностью »

в 10:33, , рубрики: diy или сделай сам, нейросети, Программирование, Софт

image

Автоматизировать можно многое, хотя и не все. Но все же при помощи автоматизации можно значительно облегчить себе жизнь, сделав ее комфортнее и, в некоторых случаях, безопаснее. В смысле, обезопасить себя от начальства. Один из разработчиков нейросетей решил создать систему, которая при приближении начальника сразу же сворачивала «неподходящие окна», скрывая их с глаз долой.

Для пользователя действия системы выглядят вполне прозрачно, поскольку нейросеть после обнаружения приближающегося босса выдает соответствующее уведомление. И только потом сворачивает окна, выдавая еще одно предупреждение. Сама система занимается тем, что при помощи обычной веб-камеры хорошего качества фиксирует лица людей, приближающихся к рабочему столу, а при выявлении начальства быстро убирает все с экрана компьютера, от греха подальше. При разработке использована библиотека Keras, которая упростила задачу. Как все это работает?
Читать полностью »

в 14:56, , рубрики: cnn, deep learning, Google, image classification, microsoft, transfer learning, Алгоритмы, Блог компании Microsoft, глубокие сверточные нейронные сети, глубокое обучение, машинное обучение, медицина будущего, медицинские технологии, нейронные сети, нейросети, обработка изображений, технологии будущего

Представляем вам завершающую статью из цикла по Deep Learning, в которой отражены итоги работы по обучению ГСНС для изображений из определенных областей на примере распознавания и тегирования элементов одежды. Предыдущие части вы найдете под катом.

Deep Learning: Cочетание глубокой сверточной нейронной сети с рекуррентной нейронной сетью - 1
Читать полностью »

в 16:45, , рубрики: будущее здесь, Здоровье гика, искусственный интеллект, Научно-популярное, нейросети, страхи, фобии, Человек

Искусственный интеллект поможет людям избавиться от фобий и страхов - 1
Ну привет, арахнофоб. Как, ты меня уже не боишься?

Страх имеет разную природу. Одно дело — испугаться падения с большой высоты, и другое — боязнь встретить дикое животное в лесу. А ведь есть еще различные фобии, которых сейчас просто не счесть. Ученые знают, что в момент, когда человек боится чего-нибудь, у него активизируется определенная область мозга. Боязнь падения с высоты активизирует иную область мозга, чем боязнь темноты и диких животных. В общем, каждый страх или фобия оставляют разные «отпечатки» активности нервной системы.

Нейробиолог Хакван Лау (Hakwan Lau) и его коллеги из различных институтов, включая Колумбийский университет и Институт науки и технологий Нары (Япония), решили изучить, какие именно области мозга активизируются при появлении у одного и того же человека разных страхов. Возможно, считают ученые, это поможет избавить человека от фобий или фобии, которые его мучают долгое время и влияют на личную жизнь и работу.
Читать полностью »

в 14:35, , рубрики: cnn, deep learning, Google, image classification, microsoft, transfer learning, Алгоритмы, Блог компании Microsoft, глубокие сверточные нейронные сети, глубокое обучение, машинное обучение, медицина будущего, медицинские технологии, нейронные сети, нейросети, обработка изображений, технологии будущего

В предыдущей статье из цикла «Deep Learning» вы узнали о сравнении фреймворков для символьного глубокого обучения. В этом материале речь пойдет о глубокой настройке сверточных нейронных сетей для повышения средней точности и эффективности классификации медицинских изображений.

Deep Learning: Transfer learning и тонкая настройка глубоких сверточных нейронных сетей - 1
Читать полностью »

в 10:27, , рубрики: IBM, KnuEdge Inc, Qualcomm, toshiba, искусственный интеллект, нейроморфные чипы, нейросети, Процессоры, суперкомпьютеры
Toshiba представила нейроморфный процессор с низким энергопотреблением - 1

Японская компания Toshiba заявила о своем вкладе в развитие Интернета вещей и анализа больших данных. На этот раз она разработала нейроморфный процессор с очень низким энергопотреблением для нейронных сетей с временной задержкой (TDNN). Эта сеть состоит из большого количества модулей, в которых используется не цифровая, а аналоговая обработка данных.Читать полностью »

в 15:09, , рубрики: cpu, fpga, Google, gpu, глубокое обучение, Железо, искусственный интеллект, нейросети, Процессоры

Как искусственный интеллект меняет рынок чипов - 1

Менее, чем за 12 часов, три разных человека предложили мне деньги за то, чтобы я час разговаривал с незнакомым человеком по телефону.

Все они сказали, что им понравилась моя статья про то, как Google создаёт новый компьютерный чип для ИИ, и все они упрашивали меня обсудить эту тему с их клиентом. Каждый описал своего клиента как менеджера большого хедж-фонда, но не назвал его имени.

Запросы пришли от так называемых экспертных сетей – исследовательских фирм, связывающих инвесторов с людьми, которые могут помочь первым понять определённые рынки и обеспечить конкурентное преимущество (иногда, судя по всему, через инсайдерскую информацию). Эти экспертные сети желали, чтобы я объяснил, как ИИ-процессор от Google повлияет на рынок чипов. Но сначала они потребовали подписать для них соглашение о неразглашении. Я отказался.
Читать полностью »

1...1020...454647...50...51
Рейтинг@Mail.ru
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