CraftDuino v2.0
  • - это CraftDuino - наш вариант полностью Arduino-совместимой платы.
  • CraftDuino - настоящий конструктор, для очень быстрого прототипирования и реализации идей.
  • Любая возможность автоматизировать что-то с лёгкостью реализуется с CraftDuino!
Просто добавьте CraftDuino!
  
 

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 )

Что не так со свёрточными нейронными сетями?


Свёрточные нейронные сети (convolutional neural networks (CNNs)) показывают отличные результаты по распознаванию.
Однако, по словам Хинтона (Geoffrey Hinton), на самом деле очень жаль, что CNN работают так хорошо, потому что у них есть серьёзные недостатки, от которых, по его мнению, «будет трудно избавиться».

Существующие проблемы свёрточных нейронных сетей:

( 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 )

Робот на Arduino с нервной системой червя


Nematoduino — робот на базе контроллера Arduino UNO, который выполняет симуляцию круглого червя нематоды C. elegans.

( 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 )

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 )

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 )

Обучение робота ходьбе при помощи нейронной сети


Это пример обучения с подкреплением при помощи Q-Learning и простой нейронной сети прямого распространения.

( Читать дальше )