Интерпретация работы нейронных сетей - тестирование с помощью векторов активации концепции


Исследователи из Google Brain представили новый метод интепретации работы искусственных нейронных сетей.
Метод получил название Тестирование с помощью векторов активации концепции (Testing with CAVs (TCAV)).

( Читать дальше )

Прогнозы развития технологии искусственного интеллекта

Количество статей с упоминанием AI по годам
Исследователи Массачусетского технологического института изучили 16625 научных работ по теме «искусственный интеллект» на открытой платформе научных публикаций arXiv.org. Проанализировав частоту упонимания слов и словосочетаний, исследователи выяснили — какие технологии упоминаются в них чаще всего. Это позволило им сделать ряд прогнозов относительно ближайших перспектив развития технологии Искусственного Интеллекта (ИИ).
Примером такого же наукометрического (библиометрического) подхода можно назвать использование спортивной статистики, которое с Промокод 1xbet, применяется для прогнозирования результатов спортивных соревнований. Вопрос качества подобных прогнозов остается открытым, но использование объективных количественных показателей позволяет избежать субъективности экспертных оценок.

( Читать дальше )

Auto-Keras - библиотека для AutoML


Auto-Keras — это библиотека с открытым исходным кодом для Автоматизированного машинного обучения (Automated Machine Learning (AutoML)).

Auto-Keras предоставляет функции для автоматического поиска архитектуры и гиперпараметров моделей глубокого обучения.

( Читать дальше )

Машинное обучение помогает робо-руке понять намерения владельца


Исследователи из Сеульского национального университета (Республика Корея) в сотрудничестве с Исследовательским центром мягкой робототехники (Soft Robotics Research Center (SRRC)), предложили новую парадигму обнаружения намерений пользователей ранее разработанного мягкого носимого робота для рук (Exo-Glove Poly II).
Предложенный метод предсказывает намерение захватить/отпустить объект, основываясь на поведении пользователя. Это должно позволить пациентам с повреждением спинного мозга и потерявшим подвижность рук, брать и перемещать предметы.

( Читать дальше )

Обучение четвероногого робота ходьбе при помощи тренировки нейронной сети в симуляции


Чевероного робота-собаку ANYmal обучили ходить при помощи тренировки нейронной сети в симуляторе.
Подобный подход уже давно применяется в робототехнике, потому что использование симулятора имеет массу преимуществ в скорости, стоимости и безопасности.

( Читать дальше )

Обучение робота действию через однократную демонстрацию


Машинное обучение меняет подход к ручному программированию действий роботов. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли показали систему обучения робота PR2 действиям путём однократной демонстрации решения нужной задачи человеком.

( Читать дальше )

STM32Cube.AI - пакет расширения для STM32CubeMX для встраивания нейронных сетей в микроконтроллеры STM32


STM32Cube.AI — это пакет расширения для STM32CubeMX (программа для конфигурации и генерации кода), позволяющий встраивать и использовать нейронные сети на микроконтроллерах STM32.

( Читать дальше )

TTA - аугментация во время теста

аугментация котиков
TTA — test-time augmentation — аугментация во время теста.
Это способ увеличить качество классификатора за счёт усреднения предсказаний для изображений и их аугментаций.

( Читать дальше )

Анонсирована версия OpenCV 4.0-alpha

OpenCV logo
Анонсирована новая версия популярной библиотеки компьютерного зрения — OpenCV 4.0-alpha.
Первый промежуточный релиз OpenCV 4.0 gold ожидается в конце октября.

Что нового:
* все последние улучшения, оптимизации и исправления ошибок из ветки 3.4.
* в модуль DNN, добавлен парсер ONNX. Он поддерживает различные нейронные сети, такие как AlexNet, Inception v2, Resnet, VGG и т. д.

( Читать дальше )

Использование Raspberry Pi и TensorFlow для автоматической сортировки деталей LEGO


Вдохновившись сортировщиком огурцов, Paco Garcia сконструировал автоматический сортировщик деталей LEGO, используя одноплатный компьютер Raspberry Pi и нейронную сеть Inception V3, реализованную и обученную на TensorFlow.

Принцип работы:
Камера делает фотографию кирпичика LEGO, нейронная сеть на TensorFlow выполняет классификацию детали и на основании этого система решает в какой бокс нужно направить деталь.

Подробности реализации

( Читать дальше )