Рубрика «нейросети» - 12

в 7:00, , рубрики: AlphaGo, atari, deep blue, IBM, азимов, дартмут, зима ии, искусственный интеллект, каспаров, машинное обучение, нейросети, розенблатт, тьюринг

На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день - 1

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

1. Айзек Азимов впервые упомянул "Три закона робототехники" (1942)

Рассказ Азимова "Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста «трёх законов робототехники»:
Читать полностью »

в 20:05, , рубрики: вероятность, искусственный интеллект, конспект, математика, машинное обучение, нейросети, теория вероятностей, условная вероятность, формула Байеса

Конспект по «Машинному обучению». Теория вероятностей. Формула Байеса - 1

Теория вероятностей. Формула Байеса

Пусть проводится некоторый эксперимент.

$w_1, ..., w_N$ — элементарные события (элементарные исходы эксперимента).
$Omega={w_i}_{i=1}^N$ — пространство элементарных событий (совокупность всевозможных элементарных исходов эксперимента).
Читать полностью »

в 13:22, , рубрики: ABBYY, machine learning, Блог компании ABBYY, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, поиск текста, сверточные нейросети

Проблема автоматического поиска текста на изображениях существует достаточно давно, как минимум с начала девяностых годов прошлого века. Они могли запомниться старожилам повсеместным распространением ABBYY FineReader, умеющим переводить сканы документов в их редактируемые варианты.

Сканеры, подключённые к персональным компьютерам, отлично работают в компаниях, но прогресс не стоит на месте, и мир захватили мобильные устройства. Круг задач работы с текстом тоже поменялся. Теперь текст нужно искать не на идеально прямых листах А4 с чёрным текстом на белом фоне, а на различных визитках, красочных меню, вывесках магазинов и много ещё на чём, что человек может встретить в джунглях современного города.

Находим текст на вывесках и упаковках с помощью смартфона - 1
Реальный пример работы нашей нейросети. Картинка кликабельна.

Основные требования и ограничения

При таком разнообразии условий представления текста рукописные алгоритмы уже не справляются. Здесь на помощь нам приходят нейронные сети с их способностью обобщения. В этом посте мы расскажем о нашем подходе к созданию архитектуры нейросети, которая с хорошим качеством и высокой скоростью детектирует текст на сложных изображениях.
Читать полностью »

в 17:13, , рубрики: Алгоритмы, астрономия, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети

image

Ученые опробовали методику глубокого обучения нейросетей для предсказывания исхода гравитационного взаимодействия трех тел. Выяснилось, что она позволяет решить задачу до 100 млн раз быстрее. Пока метод опробовали в ограниченном пространстве начальных параметров, но в дальнейшем его намерены применить для общего случая.

Нейросеть смогла за время около 1 миллисекунды предсказывать положения тел. Современный численный алгоритмом Brutus тратил на это, как правило, в 10 тысяч раз больше времени, а иногда отставал в 10 миллионов раз. Читать полностью »

в 14:56, , рубрики: Google, google brain team, Алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети

Исследователи Google научили нейросеть распознавать запахи по молекулярной структуре - 1

Ученые могут определять цвет по длине световой волны. Но когда дело доходит до ароматов, нельзя просто посмотреть на молекулу и по структуре определить ее запах. Исследователи из Google Brain Team надеются, что это сможет изменить искусственный интеллект. В статье, опубликованной на Arxiv, они объясняют, как обучают ИИ распознавать запахи.

Исследователи собрали датасет из почти 5000 молекул летучих веществ, идентифицированных парфюмерами. Парфюмеры пометили запахи как «цветочный», «древесный» или «жирный». Около двух третей набора данных команда из Google Brain использовала для обучения своего ИИ, чтобы он смог связывать молекулы с названиями запаха. Затем исследователи использовали оставшиеся молекулы для проверки ИИ — и это сработало. Алгоритм оказался способен предсказывать запахи молекул на основе их структур.
Читать полностью »

в 13:57, , рубрики: машинное обучение, медицина, нейронные сети, нейросети

Алгоритм, разработанный учеными из Университета Сан-Франциско (UCSF), ищет микроскопические кровоизлияния в мозг и прочие нарушения лучше специалистов-радиологов, сообщает Berkley News.
image
Источник: USFC

Читать полностью »

в 16:59, , рубрики: DeepMind, Google DeepMind, Алгоритмы, археология, будущее здесь, дешифровка текста, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети

ИИ DeepMind расшифровывает древнегреческие тексты лучше, чем учёные-люди - 1

Искусственный интеллект учится расшифровывать поврежденные древнегреческие тексты. При этом машина, по мнению специалистов, справляется с дешифровкой древних текстов лучше, чем люди. Искусственный интеллект с успехом заполняет пропущенные слова, но полезнее всего он оказывается в совместной работе с человеком, когда исследователи используют его для сужения вариантов в процессе поиска нужного слова или высказывания.

Каждый год, как пишет New Scientist, учёные-археологи открывают десятки новых артефактов с текстом. Со временем многие предметы стали разрушаться, что приводит к потерям фрагментов текста. Какими могут быть пробелы, выясняет наука эпиграфика. Работа эпиграфистов начинается с изучения сохранившихся фрагментов и других подобных текстов.
Читать полностью »

в 9:36, , рубрики: Алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, Работа с видео, работа с изображениями

Нейросеть строит пейзажное видео по одной фотографии - 1

Учёные из Университета Цукубы и Технологического Университета Тойохаси представили новую статью на SIGGRAPH Asia 2019. Она называется «Анимационный пейзаж: изучение самостоятельного движения и внешнего вида объектов для синтеза видеоизображений из одного изображения». Их метод с помощью свёрточных нейронных сетей (CNN) может создавать анимацию с высоким разрешением из одного ландшафтного изображения.

«Из пейзажного изображения люди могут представить, как движутся облака и меняется цвет неба с течением времени. Воспроизведение таких переходов — довольно распространённое явление. Например, люди используют синемаграммы и другие методы».

К сожалению, отмечают учёные, при использовании подобных методов разрешение и качество полученного видео часто оказывается намного ниже ожидаемых. Одной из причин неудовлетворительных результатов является то, что пространственно-временная область видео слишком велика по сравнению с изображениями. Другая причина — неопределенность в будущем, в прогнозировании кадров.
Читать полностью »

в 19:45, , рубрики: Блог компании Madrobots, будущее, будущее здесь, изображения, искусственный интеллект, мозг, Научно-популярное, нейросети, Человек

Российские ученые восстановили образы из мыслей человека по электрической активности мозга - 1

Ученые из россйской ГК «Нейробиотикс» и Лаборатории нейробототехники МФТИ сумели воссоздать изображения по электрической активности мозга. Правда, речь идет только о работе с изображениями, на которые смотрит человек, чей мозг анализируется.

Собственно, восстанавливать геометрические фигуры, на которые смотрит человек в определенный момент времени, по электрической активности его нервных клеток — вовсе не самоцель. Главное — понять, как мозг шифрует информацию, которую мы затем храним многие годы (ну или минуты, что не менее важно).
Читать полностью »

в 11:57, , рубрики: Алгоритмы, будущее здесь, видео, медицинские технологии, Научно-популярное, нейросети, Работа с 3D-графикой, Работа с видео

image

Исследователи Массачусетского технологического института представили технологию, которая позволяет восстановить ценные данные из фотографий и видеозаписей низкого качества. Была использована модель «визуальной депроекции», которая с помощью нейросети сопоставляет низкоразмерные проекции с оригинальными многомерными изображениями и видео.

Алгоритм способен использовать полученную информацию для воссоздания первоначальных данных из проекции. Проекцией может выступать, например, фото звездного неба, сделанное с большой выдержкой. На таком снимке звезды обычно представляются как размытые полосы из-за того, что меняли свое положение в процессе съемки.

Ученым же удалось воспроизвести точные кадры снимка с движением людей исходя из информации о траектории движения человека. В ходе эксперимента было записано 35 видео с 30 людьми, идущими в одном месте. В итоге алгоритм точно воссоздал 24 кадра, передав изменение перспективы. Таким образом, нейросеть поняла, что пиксели, которые становятся темнее и шире, скорее всего, означают приближение человека к камере. Читать полностью »

1...111213...2030...31
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js