-
Использование свёрточной сети на Raspberry Pi для подсчёта пчёл
Вручную разметив фотографии пчёл и используя нейросетевую архитектуру u-net на одноплатнике Raspberry Pi, автору удалось подсчитывать пчёл на входе в улей. Частичное обучение Так как с камеры можно получить большое количество изображений, то можно воспользоваться интересным трюком: частичным обучением, оно же — обучение с частичным привлечением учителя (Semi-supervised learning). В основе этого трюка лежит очень…
-
Использование TensorFlow для распознавания ваших объектов
Чтобы научить нейронную сетку на TensorFlow распознавать нужные вам объекты, вам понадобится несколько сотен изображений этих объектов. Эти изображения можно найти и скачать из интернета, либо сделать собственные фотографии.
-
Однопиксельная атака для обмана нейронных сетей
С развитием технологий ИИ и повсеместным внедрением нейронных сетей — нужно постоянно помнить о том, что подобные системы самым неожиданным образом могут быть введены в заблуждение. Например, вот отличный пример — добавление всего одного определённого пикселя на изображение, позволяет добиться, чтобы максимизировать вероятность ошибки системы распознавания.
-
Робота TIAGo научили приносить пиво из холодильника
В рамках ИИ-конкурса Nvidia Jetson Challenge, немецкие робототехники научили робота TIAGo от PAL Robotics очень полезному навыку — приносить пиво из холодильника.
-
Машинное обучение и нейронаука
Как связаны машинное обучение и нейронаука? Например, нейронные сети были разработаны по прообразу устройства мозга. Siraj Raval рассказывает об открытиях в области нейронауки, которые помогли совершиться прорывам в машинном обучении.
-
uTensor — AI на микроконтроллерах
Интересный проект — uTensor — ставит перед собой задачу запуска нейронных сетей и глубокого обучения на микроконтроллерах.
-
Разъяснение Numenta
Компания Numenta пытается создать сильный ИИ, копируя структуру новой коры головного мозга — неокортекса. В этом видео, Siraj Raval рассказывает о том как работает иерархическая система временной памяти (Hierarchical Temporal Memory — HTM). Рассматривает технологический стек HTM и сравнивает его с технологиями глубокого обучения.
-
Разъяснение Keras
Каков наилучший способ начать глубокое обучение? Разумеется, это библиотека Keras! Это библиотека высокого уровня для глубокого обучения, которая позволяет очень легко реализовывать модели глубоких нейронных сетей всех видов.
-
Стрим про капсульные нейронные сети
sim0nsays (Simon Kozlov) рассказывается про идею капсульных нейронных сетей (Capsule Networks (CapsNet)), которую предложил Хинтон, для решения проблем существующих свёрточных нейронных сетей.
-
Стрим про Reinforcement Learning
Стрим, на котором sim0nsays (Simon Kozlov) рассказывается про AlphaGo(Zero), policy gradients и вообще Deep Reinforcement Learning.
Преимуществ нет, за исключением читабельности: тип bool обычно имеет размер 1 байт, как и uint8_t. Думаю, компилятор в обоих случаях…