Создание покемонов с помощью генеративных состязательных сетей


Генеративные состязательные сети (Generative Adversarial Networks — GAN) — потрясающий тип нейронных сетей, моделирующих генерацию данных.
Много данных для обучения, много параметров и требуемых вычислений, но, в итоге, можно научить нейронную сеть распределению в данных и начать генерировать самые разные целевые данные: покемонов, пиццу и даже лекарства.

( Читать дальше )

GAN — генеративные состязательные сети

архитектура GAN
GAN — Generative Adversarial Networks — генеративные состязательные сети.

Пока мне не удалось найти устоявшегося русскоязычного названия.
Другие варианты:
генеративные соревновательные сети
порождающие соперничающие сети
порождающие соревнующиеся сети

Генеративные сети — это очень интересный класс нейронных сетей, которые учатся генерировать определённые объекты. Сейчас, подобные сети очень популярны и используются для самых разных задач — от генерирования пугающих картинок и суперразрешения до поиска лекарств от рака.

( Читать дальше )

Будущее глубокого обучения


Обратное распространение ошибки имеет фундаментальное значение для глубокого обучения.
Хинтон (изобретатель) недавно сказал, что мы должны «выбросить всё это и начать всё заново».
В этом видео, Siraj Raval рассказывает, как работает обратное распространение ошибки и как оно используется в глубоком обучении.
В завершение — он даёт 7 интересных направлений исследований.


( Читать дальше )

Дмитрий Ветров. Введение в байесовские методы


Введение в байесовские методы применительно к машинному обучению и глубоким нейронным сетям.

( Читать дальше )

Сегментация изображений при помощи нейронной сети: U-Net

Пример работы U-Net для детектирования
U-Net — это архитектура свёрточной нейронной сети, предназначенная для сегментации изображений (первоначально, для биомедицинских изображений).

( Читать дальше )

Когнитивная робототехника


Когнитивная робототехника делится на три основных направления: собственно создание и разработка программ для обучающихся роботов, когнитивная робототехника и коллаборативная.


( Читать дальше )

Детектирование объектов - нейросетевой подход

Раньше, для детектирования объектов на изображении, применялся метод скользящего окна — когда прямоугольная область определённой ширины и высоты, перемещается («скользит») по изображению:
сканирование изображения скользящим окном
Такой подход очень просто реализуется кодом вида:

( Читать дальше )

TensorFlow Dev Summit 2017

На TensorFlow Dev Summit 2017 представлены интересные результаты работы и использования TensorFlow (open-source библиотека для машинного обучения от компании Google).

TensorFlow в медицине — диагностика диабета по фотографии сетчатки

Выявление диабетической ретинопатии по фотографии сетчатки.

( Читать дальше )

Программа с нейросетью для закрывания окон на компьютере при приближении начальника

Разработчик Hiroki Nakayama написал на Python-е программу Boss Sensor, которая получает картинку с камеры, обнаруживает лицо (при помощи OpenCV) и использует искусственную нейронную сеть (свёрточная нейронная сеть, созданная при помощи Keras поверх TensorFlow), которая распознаёт лицо начальника и при его приближении автоматически прячет все окна на рабочем столе и выводит на экран пользователя заданную картинку.

( Читать дальше )