Рубрика «нейросети»

Распознавание изображений с помощью нейросетей становится лучше, но до сих пор исследователи не побороли некоторые его фундаментальные недостатки. Там, где человек четко и ясно видит, например, велосипед, даже передовой натренированный ИИ может увидеть птицу.

Часто причина в так называемых «вредных данных» (или «соревновательных элементах», или «вредоносных экземплярах» или еще куче вариантов, поскольку «adversary examples» так и не получили общепринятого перевода). Это данные, которые обманывают классификатор нейросети, подсовывая ему признаки других классов — информацию не важную и не видную для для человеческого восприятия, но необходимую для машинного зрения.

Исследователи из Google опубликовали в 2015 году исследование, где проиллюстрировали проблему таким примером.

Google объявляет конкурс атак на алгоритмы машинного зрения - 1

На изображение панды наложили «вредный» градиент. Человек на полученной картинке, естественно, продолжает видеть панду, а нейросеть распознает ее как гиббона, поскольку в те участки изображения, по которым нейросеть научилось определять панд, специально намешали признаки другого класса.

В сферах, где машинное зрение должно быть предельно точным, а ошибка, взлом и действия злоумышленников могут иметь тяжелые последствия, вредные данные — серьезная помеха развитию. Прогресс в борьбе идет медленно, и компания GoogleAI (подразделение Google занимающееся исследованием ИИ) решила привлечь силы сообщества и устроить соревнование.
Читать полностью »

Привет! После того, как мы рассмотрели некоторые способы построения многопользовательских виртуальных/3D пространств в прошлой статье, вернемся к ним в контексте обучения. Как, например, качественно обучить одному и тому же целую команду, состоящую из совершенно разных людей. Подробности под катом!

Многопользовательский VR: как реализовать? - 1Читать полностью »

Практическое использование нейросетей - 1

Наверняка многие помнят 4 серию 4-го сезона Кремниевой Долины, вышедшую в прошлом году, в которой Дзанг Янг запилил приложение Not HotDog.

Как оказалось на самом деле, это было реальное приложение, которое сделало HBO специально для этой серии и об этом Хабр уже писал.

Ну а мы расскажем как сделали бота для определения не только хотдогов, но и множества других предметов, а также для определения пола и возраста людей по фотографии.
Читать полностью »

Почему TPU так хорошо подходят для глубинного обучения? - 1
Тензорный процессор третьего поколения

Тензорный процессор Google — интегральная схема специального назначения (ASIC), разработанная с нуля компанией Google для выполнения задач по машинному обучению. Он работает в нескольких основных продуктах Google, включая Translate, Photos, Search Assistant и Gmail. Облачный TPU обеспечивает преимущества, связанные с масштабируемостью и лёгкостью использования, всем разработчикам и специалистам по изучению данных, запускающим передовые модели машинного обучения в облаке Google. На конференции Google Next ‘18 мы объявили о том, что Cloud TPU v2 теперь доступен для всех пользователей, включая бесплатные пробные учётные записи, а Cloud TPU v3 доступен для альфа-тестирования.
Читать полностью »

Исследователи из MIT разработали новый метод шифрования для работы с нейронными сетями в облаке — Gazelle. Сервер обрабатывает данные пользователя, не зная их содержания, то есть они остаются анонимными. Рассказываем о системе и её перспективах.

Как защитить данные в облачных нейросетях — предложен новый метод шифрования - 1Читать полностью »

«Зачем мы все это делаем?» — создатель Prisma и бывший лид проектов VK о своем новом секретном проекте - 1

Помните приложение Prisma? В 2016 казалось, что через него была пропущена каждая вторая фотка в мире. Историю взлета и спада его популярности обсуждали тоже везде (в том числе и на Хабре).

Но в июне этого года создатель «Призмы» Алексей Моисеенков вместе с сооснователем покинул компанию, не комментируя причины ухода. Почти сразу они стали известны и так. Алексей запустил новый стартап и уже поднял на него $1 млн инвестиций.

Компания называется Capture Technologies inc., но что она выпустит, пока не говорят. Известно, что это некий «аналог социальной сети, в котором большую роль будет играть камера и технологии искусственного интеллекта».

Мы с fillpackart напросились на беседу и попытались разузнать, хотя бы что у этого проекта под капотом, но снова свалились в обсуждение «быть или не быть».
Читать полностью »

Mask R-CNN: архитектура современной нейронной сети для сегментации объектов на изображениях - 1

Времена, когда одной из самых актуальных задач компьютерного зрения была способность отличать фотографии собак от фотографий кошек, уже остались в прошлом. На данный момент нейронные сети способны выполнять куда более сложные и интересные задания по обработке изображений. В частности, сеть с архитектурой Mask R-CNN позволяет выделять на фотографиях контуры («маски») экземпляров разных объектов, даже если таких экземпляров несколько, они имеют различный размер и частично перекрываются. Сеть так же способна к распознаванию поз людей на изображении.
Читать полностью »

Facebook займется исследованиями МРТ с помощью ИИ - 1

Школа медицины при Нью-Йоркском университете планирует ускорить МРТ-сканирование как минимум в 10 раз. Поможет им в этом группа исследователей искусственного интеллекта из Facebook (FAIR) с помощью технологий машинного обучения.

Проект называется fastMRI. Медики предоставят для него датасет из 3 миллионов снимков мозга, коленей и печени, собранные с 10 тысяч пациентов, а Facebook — свои наработки по машинному обучению для тренировки алгоритма. Согласно задумке, аппарат МРТ будет собирать только часть информации, а пробелы заполнит обученная нейросеть.

Приемлемые для реального использования результаты исследователи планируют опубликовать в течении года под свободной лицензией.
Читать полностью »

Поиск путей обхода препятствий в играх – классическая задача, с которой приходится сталкиваться всем разработчикам компьютерных игр. Существует ряд широко известных алгоритмов разной степени эффективности. Все они в той или иной степени анализируют взаимное расположение препятствия и игрока, и по результатам принимается то или иное решение по перемещению. Я попытался использовать для решения задачи обхода препятствий обученную нейронную сеть. Своим опытом реализации этого подхода в среде Unity3D я хочу поделиться в этой небольшой статье.

Читать полностью »

Одна из критических проблем, которые возникают при построении многопользовательских систем – масштабирование. Существуют различные варианты решения это проблемы: шардинг, сервисная модель, Entity-Component System. Сегодня рассмотрим все варианты, а также обсудим практический кейс решения вопроса. Присоединяйтесь!

Мультиагентные системы в построении виртуальных пространств - 1Читать полностью »