-
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.
-
GAN — генеративные состязательные сети
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…
-
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.
-
Дмитрий Ветров. Введение в байесовские методы
Введение в байесовские методы применительно к машинному обучению и глубоким нейронным сетям.
-
Нейронные сети — Математика интеллекта
Это видео объясняет, что скрывается за нейронными сетями.
-
Сегментация изображений при помощи нейронной сети: U-Net
U-Net — это архитектура свёрточной нейронной сети, предназначенная для сегментации изображений (первоначально, для биомедицинских изображений).
-
Когнитивная робототехника
Когнитивная робототехника делится на три основных направления: собственно создание и разработка программ для обучающихся роботов, когнитивная робототехника и коллаборативная.
-
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: Такой подход очень просто реализуется кодом вида:
-
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.
-
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.
Преимуществ нет, за исключением читабельности: тип bool обычно имеет размер 1 байт, как и uint8_t. Думаю, компилятор в обоих случаях…