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 )

Сортировщик огурцов на Arduino, Raspberry Pi 3 и TensorFlow


Японец решил помочь своим родителям в сортировке огурцов, согласно принятым в Японии 9 классам (согласно форме, размеру и т.п.).
Для этого, он использовал Arduino Micro, Raspberry Pi 3 и open-source разработку от Google — TensorFlow.
Raspberry Pi, используется для работы с камерой и отсылки изображений в Google Cloud, где происходил анализ информации, а контроллер Arduino управляет выполнением сортировщики (при помощи сервоприводов).

( Читать дальше )

Alter - человекоподобный робот из Японии обучается двигаться самостоятельно


Alter — новый тип робота, созданный Takashi Ikegami (Университет Токио) и Hiroshi Ishiguro (университет Осаки) с коллегами.
Робот был представлен в Национальном музее развивающейся науки и инноваций (Miraikan) в Токио.

Робот приводится в движение при помощи 42 пневматических актуаторов, но главной особенностью робота является метод управления движением, который авторы называют «central pattern generator» (CPG).

( Читать дальше )