Рубрика «сверточные нейронные сети» - 2

Анализ тональности текстов с помощью сверточных нейронных сетей - 1

Представьте, что у вас есть абзац текста. Можно ли понять, какую эмоцию несет этот текст: радость, грусть, гнев? Можно. Упростим себе задачу и будем классифицировать эмоцию как позитивную или как негативную, без уточнений. Есть много способов решать такую задачу, и один из них — свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks). CNN изначально были разработаны для обработки изображений, однако они успешно справляются с решением задач в сфере автоматической обработки тестов. Я познакомлю вас с бинарным анализом тональности русскоязычных текстов с помощью свёрточной нейронной сети, для которой векторные представления слов были сформированы на основе обученной Word2Vec модели.

Статья носит обзорный характер, я сделал акцент на практическую составляющую. И сразу хочу предупредить, что принимаемые на каждом этапе решения могут быть неоптимальными. Перед прочтением рекомендую ознакомиться с вводной статьей по использованию CNN в задачах обработки естественных языков, а также прочитать материал про методы векторного представление слов.
Читать полностью »

Сегодня, хочу рассказать об интересном подходе по улучшению качества изображения. Официальное название подхода Super Resolution. Улучшение качества изображения программными методами известно с начала появления цифровых снимков, но в последние 3 года произошёл качественный скачок, вызванный использованием нейронных сетей.

Улучшение качества изображения с помощью нейронной сети - 1

Пример улучшения качества изображения с использованием технологии Super Resolution.
Читать полностью »

Привет! Меня зовут Владимир, я студент 4го курса КубГТУ.

Некоторое время назад я наткнулся на статью о разработке CV-системы для обнаружения рабочего персонала без касок, и решил поделиться собственным опытом в данной области, полученным в ходе стажировки в одной промышленной компании летом 2017 года. Теория и практика OpenCV и TensorFlow в контексте задачи обнаружения людей и касок — сразу под катом.

Еще одна статья о распознавании рабочих без касок нейросетями - 1

КДПВ, снятая в реальном времени с камеры видеонаблюденияЧитать полностью »

Сверточная сеть на python. Часть 3. Применение модели - 1

Это заключительная часть статей о сверточных сетях. Перед прочтением рекомендую ознакомиться с первой и второй частями, в которых рассматриваются слои сети и принципы их работы, а также формулы, которые отвечают за обучение всей модели. Сегодня мы рассмотрим особенности и трудности, с которыми можно столкнуться при тестировании вручную написанной на python сверточной сети, применим написанную сеть к датасету MNIST и сравним полученные результаты с библиотекой tensorflow.
Читать полностью »

Сверточная сеть на python. Часть 2. Вывод формул для обучения модели - 1

В прошлой статье мы рассмотрели концептуально все слои и функции, из которых будет состоять будущая модель. Сегодня мы выведем формулы, которые будут отвечать за обучение этой модели. Слои будем разбирать в обратном порядке — начиная с функции потерь и заканчивая сверточным слоем. Если возникнут трудности с пониманием формул, рекомендую ознакомиться с подробным объяснением (на картинках) метода обратного распространения ошибки, и также вспомнить о правиле дифференцирования сложной функции.
Читать полностью »

Сверточная сеть на python. Часть 1. Определение основных параметров модели - 1

Несмотря на то, что можно найти не одну статью, объясняющую принцип метода обратного распространения ошибки в сверточных сетях (раз, два, три, четыре, пять и даже дающих “интуитивное” понимание — шесть), мне, тем не менее, никак не удавалось полностью понять эту тему. Кажется, что авторы недостаточно внимания уделяют обычным примерам либо же опускают какие-то хорошо понятные им, но не очевидные другим особенности, и весь материал по этой причине становится неподъемным. Мне хотелось разложить все по полочкам для самого себя и в итоге конспекты вылились в статью. Я постарался исключить все недостатки существующих объяснений и надеюсь, что эта статья ни у кого не вызовет вопросов или недопониманий. И, может, следующий новичок, который, также как и я, захочет во всем разобраться, потратит уже меньше времени.
Читать полностью »

Открытая трансляция из главного зала SmartData 2017: речь не про решения — речь про эволюцию - 1

Как мы уже неоднократно сообщали ранее, в этом году компания JUG.ru Group решила заглянуть в будущее и разобраться, какая необходимость двум серым ящикам взаимодействовать друг с другом впустить в наш мир дозу сакральных знаний по Big Data и машинному обучению — мы сделали конференцию SmartData 2017, которая пройдёт в Питере 21 октября.

Зачем мы собираем конференцию по Big Data и машинному обучению? Потому что не можем не собрать. И чтобы обратить в наше братство как можно большее количество разработчиков, мы традиционно открываем бесплатную онлайн-трансляцию из первого зала конференции.

Итак, бесплатная онлайн-трансляция из главного зала SmartData 2017 начнётся 21 октября 2017 года в 9:30 утра по московскому времени. Только вы, мы и будущее. В этот раз трансляция будет доступна в 2k — доставайте ваши 4k мониторы!

Открытая трансляция из главного зала SmartData 2017: речь не про решения — речь про эволюцию - 2

Ссылка на онлайн-трансляцию первого трека конференции SmartData 2017 и краткое описание докладов — под катом.
Читать полностью »

Нейронные сети в детектировании номеров - 1
Распознавание автомобильных номеров до сих пор является самым продаваемым решением на основе компьютерного зрения. Сотни, если не тысячи продуктов конкурируют на этом рынке уже на протяжении 20-25 лет. Отчасти поэтому сверточные нейронные сети (CNN) не бьют прежние алгоритмические подходы на рынке.
Но опыт последних лет говорит, что алгоритмы CNN позволяют делать надежные и гибкие для применения решения. Есть и еще одно удобство: при таком подходе всегда можно улучшить надежность решения на порядок после реального внедрения за счет переобучения.
Кроме того, такие алгоритмы отлично реализуются на GPU (графических модулях), которые значительно эффективней с точки зрения потребления электроэнергии, чем обычные процессоры. А платформа Jetson TX так просто потребляет очень мало по меркам современных вычислителей. Наглядное “энергетическое превосходство”:
Читать полностью »

В начале зимы Яндекс.Погода научилась показывать, будут ли осадки в ближайшие два часа. Спустя пару месяцев тема метеопрогнозирования стала центральной на одном из мероприятий Data & Science. Среди докладчиков в тот день был Алексей Преображенский — разработчик из команды Яндекс.Погоды. Алексей рассказал о нашем алгоритме наукастинга и сверточной нейросети, лежащей в основе этого алгоритма.

Под катом — расшифровка лекции и слайды.

Читать полностью »

Сегодня я вновь хотел бы поговорить с вами о погоде. Вновь — потому что почти год назад мы уже о ней разговаривали: я рассказал про нашу технологию построения прогнозов Метеум, основанную на метеомоделировании и машинном обучении. Теперь я хочу поговорить не о той погоде, которая будет завтра, на следующей неделе или в новогоднюю ночь, — а о той, которая уже установилась за окном, и о той, которая наступит в ближайшие несколько часов.

Яндекс использовал нейросеть и научился прогнозировать осадки с точностью до минут - 1

Под катом я расскажу о том, что такое наукастинг и как мы над ним работали.
Читать полностью »


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