-
Обучение робота ходьбе при помощи нейронной сети
Это пример обучения с подкреплением при помощи Q-Learning и простой нейронной сети прямого распространения.
-
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…
Arduino, Google, Raspberry Pi, автоматизация, машинное обучение, нейронная сеть, распознавание, сортировка
-
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).
-
NeuroBytes
NeuroBytes — это электронная модель, разработанная, чтобы помочь студентам понять основные понятия нейробиологии. На изображении, показана очередная версия нейронного модуля: два сгруппированных разъёмов дендритов (слева), три разъёма аксона (справа) и линия светодиодов, которая отображает мембранный потенциал.
-
ИИ от Google — говорит, что он — женщина
23 июня 2015 года, компания Google опубликовала исследование в котором представлена модель ИИ, построенная на моделировании разговора. модель поддерживает разговор, предсказывая следующее предложение по содержанию одного или всех предыдущих предложений разговора. Для обучения ИИ на базе рекуррентной нейронной сети (seq2seq), разработчики Google использовали два вида данных: 1. из конкретной области знаний ( использовались переговоры службы…
-
Инструментарий для визуализации глубинных нейронных сетей
Чтобы наглядно разобраться и понять как работают глубинные нейронные сети — может пригодиться инструментарий (toolbox) для визуализации работы внутренних слоёв нейронной сети.
-
Как Deep Dream видит фильм «Страх и ненависть в Лас-Вегасе»
Ранее, работу нейронной сети Deep Dream иллюстрировали с помощью статических изображений, а теперь выложен результат обработки видео (отрывок из кинофильма «Страх и ненависть в Лас-Вегасе»). В основе работы Deep Dream, лежит отображение усиления особенностей изображения, которые напоминают нейронной сети что-то «знакомое».
-
Нейронная сеть учится играть в Марио
Используя эволюционный алгоритм, нейронная сеть научилась играть в компьютерную игру Марио. Нейронная сеть, получает на свой вход небольшое графическое изображение, которое представляет собой спрайт из игрового окна. Далее, входной сигнал проходит через ряд искусственных нейронов, и преобразуется в команды для контроллера — нажатие клавиш управляющих движением Марио. Таким образом, используется очень простая нейронная сеть, состоящая…
-
Fei-Fei Li: Как мы учим компьютеры понимать изображения
Фей-Фей Ли (Fei-Fei Li) в своём выступлении на TED — рассказывает как она со своими коллегами создали огромную базу изображений ImageNet.
-
Робот управляемый нейронной сетью
Предисловие: Привет всем тем, кто это читает. Я хотел бы рассказать Вам об одном своем эксперименте. Собственно описанная ниже идея не нова и наверняка приходила в голову многим людям, увлекающимся данной темой. На самом деле от простых размышлений до практической реализации прошло достаточно много времени. Начать работу мешало абсолютная уверенность в том, что в голове…
Преимуществ нет, за исключением читабельности: тип bool обычно имеет размер 1 байт, как и uint8_t. Думаю, компилятор в обоих случаях…