Рубрика «theano» - 2

Hello, Habr! Недавно мы получили от “Известий” заказ на проведение исследования общественного мнения по поводу фильма «Звёздные войны: Пробуждение Силы», премьера которого состоялась 17 декабря. Для этого мы решили провести анализ тональности российского сегмента Twitter по нескольким релевантным хэштегам. Результата от нас ждали всего через 3 дня (и это в самом конце года!), поэтому нам нужен был очень быстрый способ. В интернете мы нашли несколько подобных онлайн-сервисов (среди которых sentiment140 и tweet_viz), но оказалось, что они не работают с русским языком и по каким-то причинам анализируют только маленький процент твитов. Нам помог бы сервис AlchemyAPI, но ограничение в 1000 запросов в сутки нас также не устраивало. Тогда мы решили сделать свой анализатор тональности с блэк-джеком и всем остальным, создав простенькую рекурентную нейронную сеть с памятью. Результаты нашего исследования были использованы в статье “Известий”, опубликованной 3 января.

Рекурентная нейронная сеть в 10 строчек кода оценила отзывы зрителей нового эпизода “Звездных войн” - 1

В этой статье я немного расскажу о такого рода сетях и познакомлю с парой классных инструментов для домашних экспериментов, которые позволят строить нейронные сети любой сложности в несколько строк кода даже школьникам. Добро пожаловать под кат.
Читать полностью »

В наше время обучаемые нейросети творят удивительные вещи, но эксперименты в этой области продолжают открывать нечто новое. Например, программист Даниэль Джонсон (Daniel Johnson) опубликовал результаты своих экспериментов по применению нейросетей для генерации классической музыки.

К сожалению, на GT нельзя встроить аудиофайл, поэтому приходится давать прямую ссылку, чтобы послушать один из результатов: http://hexahedria.com/files/nnet_music_2.mp3.

Как у него это получилось?
Читать полностью »

Кручинин Дмитрий, Долотов Евгений, Кустикова Валентина, Дружков Павел, Корняков Кирилл

Введение

В настоящее время машинное обучение является активно развивающейся областью научных исследований. Это связано как с возможностью быстрее, выше, сильнее, проще и дешевле собирать и обрабатывать данные, так и с развитием методов выявления из этих данных законов, по которым протекают физические, биологические, экономические и другие процессы. В некоторых задачах, когда такой закон определить достаточно сложно, используют глубокое обучение.

Глубокое обучение (deep learning) рассматривает методы моделирования высокоуровневых абстракций в данных с помощью множества последовательных нелинейных трансформаций, которые, как правило, представляются в виде искусственных нейронных сетей. На сегодняшний день нейросети успешно используются для решения таких задач, как прогнозирование, распознавание образов, сжатие данных и ряда других.
Читать полностью »


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