Метка «deep learning»

image

«В 1997 году Deep Blue обыграл в шахматы Каспарова.
В 2011 Watson обставил чемпионов Jeopardy.
Сможет ли ваш алгоритм в 2013 году отличить Бобика от Пушистика?»

Эта картинка и предисловие — из челленджа на Kaggle, который проходил осенью прошлого года. Забегая вперед, на последний вопрос вполне можно ответить «да» — десятка лидеров справилась с заданием на 98.8%, что на удивление впечатляет.

И все-таки — откуда вообще берется такая постановка вопроса? Почему задачи на классификацию, которые легко решает четырехлетний ребенок, долгое время были (и до сих пор остаются) не по зубам программам? Почему распознавать предметы окружающего мира сложнее, чем играть в шахматы? Что такое deep learning и почему в публикациях о нем с пугающим постоянством фигурируют котики? Давайте поговорим об этом.

Читать полностью »

Библиотека компьютерного зрения CCV 0.6 с новым классификатором изображений

Для свободной кроссплатформенной библиотеке компьютерного зрения CCV разработан новый классификатор изображений, обученный в свёрточной нейроной сети. Впервые классификатор такого уровня и модели (детектор лиц, детектор автомобилей, детектор пешеходов) выпущены под свободной лицензией.
Читать полностью »

Давным давно, в 2008 году, когда я работал над своей диссертацией меня заинтересовала тема применения сверточных нейронных сетей для задач распознавания изображений. На тот момент они еще не были так популярны как сейчас и попытка найти готовые библиотеки ни к чему не привела — нашлась только реализация на Lush (языке созданном автором сверточных сетей, Яном ЛеКуном). Тогда я подумал, что можно было бы их реализовать на Матлабе используя Neural Network Toolbox. Но столкнулся с невозможностью реализации разделяемых весов в рамках этого тулбокса. И тогда было принято решение написать собственную реализацию.
Читать полностью »

Прогресс в разработке нейросетей для машинного обученияВ пятничном номере NY Times опубликована статья о значительных успехах, который демонстрируют в последние годы разработчики алгоритмов для самообучаемых нейросетей. В глубоких структурах есть несколько скрытых слоёв, которые традиционно тяжело было обучать. Но всё изменилось с использованием стека из машин Больцмана (RBM) для предварительной тренировки. После этого можно удобно перенастраивать веса, применяя метод обратного распространения ошибки (backpropagation). Плюс появление быстрых GPU — всё это привело к существенному прогрессу, который мы наблюдаем в последние годы.

Сами разработчики не делают громких заявлений, чтобы не поднимать ажотаж вокруг нейросетей — такой, как в 1960-е годы поднялся вокруг кибернетики. Тем не менее, можно говорить о возрождении интереса к исследованиям в этой области.
Читать полностью »


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