Рубрика «TensorFlow» - 14

в 18:28, , рубрики: python, TensorFlow, численные методы

Привет! Некоторое время назад увлекся глубоким обучением и стал потихоньку изучать tensorflow. Пока копался в tensorflow вспомнил про свою курсовую по параллельному программированию, которую делал в том году на 4 курсе университета. Задание там формулировалось так:

Линейная начально-краевая задача для двумерного уравнения теплопроводности:

frac{partial u}{partial t}=sum limits_{alpha=1}^{2} frac{partial}{partial x_alpha} left (k_alpha frac{partial u}{partial x_alpha} right ) -u, quad x_alpha in [0,1] quad (alpha=1,2), t>0;

k_alpha=begin{cases} 50, (x_1, x_2) in Delta ABC\ 1, (x_1, x_2) notin Delta ABCend{cases}

(alpha=1,2), A(0.2,0.5), B(0.7,0.2), C(0.5,0.8);

u(x_1, x_2, 0)=0, u(0,x_2,t)=1 - e^{-omega t}, u(1, x_2, t)=0,

u(x_1,0,t)=1 - e^{-omega t}, u(0, x_2, t)=0, omega=20.

Хотя правильнее было бы назвать это уравнением диффузии.

Задачу тогда требовалось решить методом конечных разностей по неявной схеме, используя MPI для распараллеливания и метод сопряженных градиентов.

Я не специалист в численных методах, пока не специалист в tensorflow, но опыт у меня уже появился. И я загорелся желанием попробовать вычислять урматы на фреймворке для глубокого обучения. Метод сопряженных градиентов реализовывать второй раз уже не интересно, зато интересно посмотреть как с вычислением справится tensorflow и какие сложности при этом возникнут. Этот пост про то, что из этого вышло.

Численный алгоритм

Читать полностью »

в 22:52, , рубрики: c++, deep learning, reinforcement learning, TensorFlow, Алгоритмы, ИНС, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, обучение с подкреплением, Программирование, Разработка робототехники

Нейросетка играет в Доту - 1

Всем привет! На самом деле нейросетка играет не в привычную Dota 2, а в RussianAICup 2016 CodeWizards. RussianAICup — это ежегодное открытое соревнование по программированию искусственного интеллекта. Участвовать в этом соревновании довольно интересно. В этом году темой была игра похожая на Доту. Так как я уже какое-то время занимаюсь обучением с подкреплением, то мне хотелось попробовать применить это в RussianAICup. Главной целью было научить нейронную сеть играть в эту игру, хотя занятие призового места — это, конечно, было бы приятно. В итоге нейросеть держится в районе 700 места. Что, я считаю, неплохо, ввиду ограничений соревнования. В этой статье речь пойдет скорее об обучении с подкреплением и алгоритмах DDPG и DQN, а не о самом соревновании.
Читать полностью »

в 4:58, , рубрики: chatbots, data mining, google cloud, TensorFlow, нейронные сети

В предыдущей статье мы обсудили как натренировать чат-бот на базе рекуррентной нейронной сети на AWS GPU инстансе. Сегодня мы увидим, как легко можно обучить такую же сеть с помощью Google Cloud ML и Google Cloud Shell. Благодаря Google Cloud Shell не нужно будет делать практически ничего на локальном компьютере! Кстати, сеть из прошлой статьи мы взяли лишь для примера, можно спокойно брать любую другую сеть, которая использует TensorFlow.

image
Читать полностью »

в 7:39, , рубрики: AWS, data mining, TensorFlow, исскуственный интеллект

В данной статье я хочу показать насколько просто сегодня использовать нейронные сети. Вокруг меня довольно много людей одержимы идеей того, что нейронки может использовать только исследователь. И что бы получить хоть какой то выхлоп, нужно иметь как минимуму кандидатскую степень. А давайте на реальном примере посмотрим как оно на самом деле, взять и с нуля за один вечер обучить chatbot. Да еще не просто абы чем а самым что нинаесть ламповым TensorFlow. При этом я постарался описать все настолько просто, что-бы он был понятен даже начинающему программисту! В путь!

image
Читать полностью »

в 11:50, , рубрики: maltparser, nlp, php, python, syntaxnet, TensorFlow, Алгоритмы, машинное обучение, Программирование, синтаксический анализ

Для одной из задач мне понадобился синтаксический анализатор русскоязычных текстов. Что это такое. Например, у нас есть предложение «Мама мыла раму». Нам нужно получить связи слов в этом предложении в виде дерева:

image

Из этого дерева понятно, что связаны слова «мама» и «мыла», а также «мыла» и «раму», а слова «мама» и «раму» напрямую не связаны.

Статья будет полезна тем, кому понадобился синтаксический анализатор, но не понятно, с чего начать.

Я занимался этой темой несколько месяцев назад, и на тот момент нашел не много информации по поводу того, где бы взять готовый и желательно свободный анализатор.
Читать полностью »

в 5:00, , рубрики: anomaly detection, azure machine learning, azure ml, cnn, CNTK, keras, machine learning, numenta, python, RNN, scikit, scikit-learn, TensorFlow, машинное обучение

Попробуем решить задачу поиска аномалий в звуке.

Примеры аномалий звука:

  • Неисправности в работе двигателя.
  • Изменения в погоде: дождь, град, ветер.
  • Аномалии работа сердца, желудка, суставов.
  • Необычный трафик на дороге.
  • Неисправности колесных пар у поезда.
  • Неисправности при посадке и взлете самолета.
  • Аномалии движения жидкости в трубе, в канале.
  • Аномалии движения воздуха в системах кондиционирования, на крыле самолета.
  • Неисправности автомобиля, велосипеда.
  • Неисправности станка, оборудования.
  • Расстроенный музыкальный инструмент.
  • Неправильно взятые ноты песни.
  • Эхолокация кораблей и подводных лодок.
    Читать полностью »

в 14:39, , рубрики: Matlab, python, TensorFlow, Алгоритмы, Блог компании Яндекс, линейная алгебра, математика, матрицы, многомерный массив, ненормальное программирование, разложение, тензоры

Предыдущая лекция с Data Fest была посвящена алгоритмам, необходимым для построения нового вида поиска. Сегодняшний доклад тоже в некотором смысле про разные алгоритмы, а точнее про математику, лежащую в основе множества из них. О матричных разложениях зрителям рассказал доктор наук и руководитель группы вычислительных методов «Сколтеха» Иван Оселедец.

Под катом — расшифровка и большинство слайдов.

Читать полностью »

в 7:10, , рубрики: android, AWS, c++, caffe, deep learning, framework, iOS, javascript, Julia, machine learning, Matlab, microsoft, mxnet, OS X, python, R, scala, TensorFlow, theano, Ubuntu, windows, Алгоритмы, Блог компании Microsoft, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, рекуррентная нейронная сеть, рекуррентная нейросеть, свёрточная нейросеть, фрейморк

Представляем вам перевод серии статей посвященных глубокому обучению. В первой части описан выбор фреймворка с отрытым кодом для символьного глубокого обучения, между MXNET, TensorFlow, Theano. Автор подробно сравнивает преимущества и недостатки каждого из них. В следующих частях вы узнаете о тонкой настройке глубоких сверточных сетей, а также о сочетании глубокой сверточной нейронной сети с рекуррентной нейронной сетью.

Deep Learning: Сравнение фреймворков для символьного глубокого обучения - 1
Читать полностью »

в 17:54, , рубрики: deep learning, Google, TensorFlow, Научно-популярное, облачные сервисы, япония

Как японский фермер при помощи глубокого обучения и TensorFlow огурцы сортировал - 1

Возможности современных когнитивных систем все еще ограничены, но с течением времени они развиваются и становятся все совершеннее. Используют их уже во многих сферах, включая сельское хозяйство. Ярким примером этому является система, созданная японским инженером. Примерно год назад японец по имени Макото Койке решил помочь своим родителям, которые занимаются выращиванием огурцов. В Японии крупные и прямые огурцы считаются товаром экстра-класса, поэтому все фермеры стремятся выращивать эти овощи именно такой формы.

Сделать это довольно тяжело, и Койке убедился в этом на своем опыте. «Каждый огурец отличается от других — все они бывают разной формы, качества и свежести», — говорит инженер. Для того, чтобы конечный продукт попал в магазины, овощи необходимо сортировать. В Японии насчитывается девять классов огурцов. Классификация производится согласно форме, размеру и ряду других свойств. Чем выше класс, тем дороже огурец.
Читать полностью »

в 8:10, , рубрики: Google, jpeg, open source, TensorFlow, искусственный интеллект, нейросеть, энтропийное кодирование

Нейросеть Google сжимает фотографии лучше JPEG - 1
Фрагмент 32×32 пикселя оригинального изображения, сжатого разными методами. Иллюстрация: Google

Разработчики из компании Google поделились очередными достижениями в применении нейросетей для практических задач. 18 августа они опубликовали на arXiv научную статью «Сжатие полноразмерных изображений с помощью рекуррентных нейронных сетей» ("Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks"). В статье описан инновационный метод сжатия фотографий с помощью нейросети, показан процесс её обучения и примеры её работы.

Разработчики информируют, что это первая нейросеть в мире, которая на большинстве битрейтов сжимает фотографии лучше JPEG (по кривой скорость/искажение), при помощи энтропийного кодирования или без его помощи.
Читать полностью »

1...10...131415
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