Здравствуй!
Цикл статей по инструментам для обучения нейронных сетей продолжается обзором популярного фреймворка Tensorflow.
Рубрика «neural networks» - 9
Библиотека глубокого обучения Tensorflow
2017-04-13 в 11:37, admin, рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, ods, open data science, python, TensorFlow, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучениеБиблиотеки для глубокого обучения Theano-Lasagne
2017-03-16 в 13:01, admin, рубрики: data science, deep learning, gpu, machine learning, neural networks, ods, open data science, python, theano, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучениеПривет!
Параллельно с публикациями статей открытого курса по машинному обучению мы решили запустить ещё одну серию — о работе с популярными фреймворками для нейронных сетей и глубокого обучения.
Я открою этот цикл статьёй о Theano — библиотеке, которая используется для разработки систем машинного обучения как сама по себе, так и в качестве вычислительного бекэнда для более высокоуровневых библиотек, например, Lasagne, Keras или Blocks.
Theano разрабатывается с 2007 года главным образом группой MILA из Университета Монреаля и названа в честь древнегреческой женщины-философа и математика Феано (предположительно изображена на картинке). Основными принципами являются: интеграция с numpy, прозрачное использование различных вычислительных устройств (главным образом GPU), динамическая генерация оптимизированного С-кода.
Нейронные сети за 1 день
2017-01-30 в 19:54, admin, рубрики: artifical intelligence, java, neural networks, ИИ, Исследования и прогнозы в IT, Учебный процесс в ITВсем привет. В этот раз мы попытаемся разобраться с нейронными сетями без биологии и за 1 день.
Зачем они нужны?
Для того чтобы понять зачем нужны нейронные сети, нужно разобраться с тем, что они из себя представляют.
Искусственные нейронные сети — это совокупность искусственных нейронов, которые выполняют роль сумматоров.
Искусственные нейронные сети нужны для решения сложных задач, например: прогнозирование, распознавание образов. Так же они применяются в области машинного обучения и искусственного интеллекта, вы можете встраивать их в свои игры.
Главная особенность нейронных сетей — они способны обучаться.
Искусственный нейрон
Перед тем как переходить к строению нейронных сетей, нужно разобраться с их единицей — нейронами.
За входы обозначены x1, x2. На них поступают данные, либо в вещественном виде, либо в целом. Очень часто приходится проводить нормализацию входных данных. Для этого достаточно: 
Количество входов зависит от задачи.
Так же мы имеем веса: w1, w2. В них и заключается суть нейронных сетей, через них проходит обучение. О нём чуть позднее.
Перед началом обработки данных, входы умножаются на соответствующие им веса. Т.е x1 * w1, x2 * w2. Далее результаты произведений поступают на нейрон и суммируются. (x1 * w1) + (x2 * w2)
Например: x1 = 1; x2 = 3; w1 = 0; w2 = -1;
(1 * 0) + (3 * (-1) ) = -3
Статьи, лежащие в основе подхода Facebook к компьютерному зрению
2016-12-19 в 18:05, admin, рубрики: computer vision, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучениеЗнаете такую компанию — Facebook? Да-да, ту самую, у сайта которой 1,6 миллиардов пользователей. И если взять все посты-поздравления с днем рождения, ваши позорные детские фотографии (у меня они такие), того дальнего родственника, лайкающего каждый ваш статус, — и вот вам множество данных для анализа.
С точки зрения анализа изображений Facebook весьма далеко продвинулся со сверточными нейронными сетями (Convolutional Neural Network, CNN). В августе подразделение Facebook по исследованиям в области искусственного интеллекта (Facebook AI Research, сокращенно FAIR) опубликовала блог-пост об алгоритмах компьютерного зрения, которые лежат в основе некоторых их алгоритмов сегментации изображений. В этом посте мы кратко изложим и разъясним три статьи, на которые ссылается этот блог.
Создайте свои собственные “Нейронные Картины” с помощью Глубокого Обучения
2016-12-14 в 17:32, admin, рубрики: artisto, caffe, deep learning, Lua, neural networks, neural paintings, neural style, Prisma, torch, машинное обучение
Нейронные сети могут делать много разных вещей. Они могут понимать наши голоса, распознавать изображения и переводить речь, но знаете ли вы, что еще они умеют рисовать? Изображение сверху демонстрирует некоторые сгенерированные результаты применения нейронного рисования.
Сегодня я собираюсь познакомить вас с тем как это делается. Прежде всего, убедитесь, что у вас обновленная копия Ubuntu (14.04 — та, что использовал я). Вам необходимо иметь несколько гигов свободного пространства на жестком диске и в оперативной памяти, хотя бы не менее 6 GB (больше оперативки для больших выводимых разрешений). Для запуска Ubuntu как виртуальной машины, вы можете использовать Vagrant вместе с VirtualBox.
Читать полностью »
Как выбирать алгоритмы для машинного обучения Microsoft Azure
2016-12-13 в 13:10, admin, рубрики: machine learning, microsoft, Microsoft Azure, neural networks, Алгоритмы, Блог компании Microsoft, машинное обучение, нейронные сети, студия машинного обучения AzureВ статье вы найдете шпаргалку по алгоритмам машинного обучения Microsoft Azure, которая поможет вам выбрать подходящий алгоритм для ваших решений предиктивной аналитики из библиотеки алгоритмов Microsoft Azure. А также вы узнаете, как ее использовать.
Глубокое обучение для новичков: распознаем изображения с помощью сверточных сетей
2016-11-14 в 19:16, admin, рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучениеВведение
Представляем вторую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).
Читать полностью »
Глубокое обучение для новичков: распознаем рукописные цифры
2016-11-07 в 15:47, admin, рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучениеПредставляем первую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).
[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 2
2016-10-31 в 12:40, admin, рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение![[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 2 - 1](https://www.pvsm.ru/images/2016/10/31/v-zakladki-zoopark-arhitektur-neironnyh-setei-chast-2.png "[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 2 - 1")
Публикуем вторую часть статьи о типах архитектуры нейронных сетей. Вот первая.
За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.
Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.
[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 1
2016-10-26 в 16:44, admin, рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение![[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 1 - 1](https://www.pvsm.ru/images/2016/10/26/v-zakladki-zoopark-arhitektur-neironnyh-setei-chast-1.png "[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 1 - 1")
За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.
Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.
Читать полностью »