Рубрика «сверточные нейронные сети»

в 9:50, , рубрики: искусственный интеллект, сверточные нейронные сети, физика

Законы физики не меняются от смены точки зрения. Однако эта идея помогает компьютерам распознавать определённые особенности в искривлённом пространстве высших измерений.

Идея, взятая из физики, помогает ИИ работать в высших измерениях - 1

Компьютеры учатся водить автомобили, обыгрывают чемпионов мира в настольные игры, и даже пишут прозу. По большей части революция ИИ зиждется на возможностях одного типа искусственной нейронной сети, схема работы которой вдохновлена связанными друг с другом слоями нейронов в зрительной коре мозга млекопитающих. Так называемые «свёрточные нейронные сети» (СНС) оказались удивительно хорошо приспособленными к поиску закономерностей в двумерных данных – особенно в таких задачах компьютерного зрения, как распознавание рукописных слов или объектов на цифровых изображениях.

Но в применении к наборам данных, не сводимых к геометрии на плоскости – к примеру, к моделям неправильных форм, используемых в трёхмерной компьютерной анимации, к облакам точек, генерируемых робомобилями для разметки окружающего их мира – эта эффективная архитектура машинного обучения (МО) уже не так хорошо работает. В 2016 году появилась новая дисциплина, геометрическое глубокое обучение (ГГО), целью которой стало вывести СНС за пределы плоскости.
Читать полностью »

в 16:00, , рубрики: задачи оптимизации, машинное обучение, сверточные нейронные сети, топологическая оптимизация

Недавно на arXiv.org была загружена статья с не очень интригующим названием "Neural reparameterization improves structural optimization" [arXiv:1909.04240]. Однако оказалось, что авторы, по сути, придумали и описали весьма нетривиальный метод использования нейросети для получения решения задачи структурной/топологической оптимизации физических моделей (хотя и сами авторы говорят, что метод более универсален). Подход очень любопытный, результативный и судя по всему, — совершенно новый (впрочем, за последнее не поручусь, но ни авторы работы, ни сообщество ODS, ни я, аналогов припомнить не смогли), поэтому его может быть полезно знать интересующимся как использованием нейросетей, так и решением разнообразных задач оптимизации.
Читать полностью »

в 13:34, , рубрики: convolutional neural network, speech recognition, Блог компании Voximplant, звук, искусственный интеллект, машинное обучение, Программирование, распознавание речи, сверточные нейронные сети
Распознавание эмоций с помощью сверточной нейронной сети - 1

Распознавание эмоций всегда было захватывающей задачей для ученых. В последнее время я работаю над экспериментальным SER-проектом (Speech Emotion Recognition), чтобы понять потенциал этой технологии – для этого я отобрал наиболее популярные репозитории на Github и сделал их основой моего проекта.

Прежде чем мы начнем разбираться в проекте, неплохо будет вспомнить, какие узкие места есть у SER.
Читать полностью »

в 12:30, , рубрики: big data, data mining, глубокое машинное обучение, глубокое обучение, свёрточная нейросеть, сверточные нейронные сети

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Image Similarity using Deep Ranking» автора Akarsh Zingade.

Алгоритм Deep Ranking

Понятия "сходства двух изображений" — введено не было, поэтому давайте введем данное понятие хотя бы в рамках статьи.

Сходство двух изображений — это результат сравнения двух изображений по определенным критериям. Его количественная мера определяет степень сходства между диаграммами интенсивности двух изображений. С помощью меры сходства сравниваются какие-то признаки, описывающие изображения. В качестве меры сходства обычно применяется: расстояние Хемминга, евклидово расстояние, расстояние Манхэттена и т. д.
Читать полностью »

в 12:00, , рубрики: TensorFlow, искусственный интеллект, машинное зрение, машинное обучение, нейросети, сверточные нейронные сети

Для тех, кому лень читать всё: предлагается опровержение семи популярных мифов, которые в области исследований машинного обучения часто считаются истинными, по состоянию на февраль 2019. Данная статья доступна на сайте ArXiv в виде pdf [на английском языке].

Миф 1: TensorFlow – это библиотека для работы с тензорами.
Миф 2: Базы данных изображений отражают реальные фотографии, встречающиеся в природе.
Миф 3: Исследователи МО не используют проверочные наборы для испытаний.
Миф 4: В обучении нейросети используются все входные данные.
Миф 5: Для обучения очень глубоких остаточных сетей требуется пакетная нормализация.
Миф 6: Сети с вниманием [attention] лучше свёрточных [convolution].
Миф 7: Карты значимости – надёжный способ интерпретации нейросетей.

А теперь — подробности.
Читать полностью »

в 12:11, , рубрики: ABBYY, machine learning, алфавит, Блог компании ABBYY, высокая производительность, искусственный интеллект, корейский язык, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, сверточные нейронные сети, хангыль

Формула для корейского, или распознаем хангыль быстро, легко и без ошибок - 1На сегодняшний день сделать распознавание корейских символов может любой студент, прослушавший курс по нейросетям. Дайте ему выборку и компьютер с видеокартой, и через некоторое время он принесёт вам сеть, которая будет распознавать корейские символы почти без ошибок.

Но такое решение будет обладать рядом недостатков:

Во-первых, большое количество необходимых вычислений, что влияет на время работы или требуемую энергию (что очень актуально для мобильных устройств). Действительно, если мы хотим распознавать хотя бы 3000 символов, то это будет размер последнего слоя сети. А если вход этого слоя равен хотя бы 512-ти, то получаем 512 * 3000 умножений. Многовато.

Во-вторых, размер. Тот же самый последний слой из предыдущего примера будет весить 512 * 3001 * 4 байт, то есть около 6-ти мегабайт. Это только один слой, вся сеть будет весить десятки мегабайт. Понятно, для настольного компьютера это проблема небольшая, но на смартфоне не все будут готовы хранить столько данных для распознавания одного языка.

В-третьих, такая сеть будет давать непредсказуемый результат на изображениях, которые не являются корейскими символами, но тем не менее используются в корейских текстах. В лабораторных условиях это не трудно, но для практического применения технологии этот вопрос придётся как-то решать.

И в-четвёртых, проблема в количестве символов: 3000, скорее всего, хватит чтобы, например, отличить в меню ресторана стейк от жареного морского огурца, но порой встречаются и более сложные тексты. Обучить сеть на большее количество символов будет сложно: она будет не только более медленной, но и возникнет проблема со сбором обучающей выборки, так как частота символов падает приблизительно экспоненциально. Конечно, можно доставать изображения из шрифтов и аугментировать их, но для обучения хорошей сети этого недостаточно.

И сегодня я расскажу, как нам удалось решить эти проблемы.
Читать полностью »

в 11:51, , рубрики: ABBYY, cpu, end-to-end, gpu, kmeans, lenet, machine learning, mnist, SqueezeNet, WideResNet, алфавит, Блог компании ABBYY, иероглифы, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, сверточные нейронные сети

В прошлых статьях уже писали о том, как у нас устроены технологии распознавания текста:

Навигатор по серии постов

Примерно так же до 2018 года было устроено распознавание японских и китайских символов: в первую очередь с использованием растровых и признаковых классификаторов. Но с распознаванием иероглифов есть свои трудности:

1). Огромное количество классов, которое нужно различать.
2). Более сложное устройство символа в целом.

image

Сказать однозначно, сколько символов насчитывает китайская письменность, так же сложно, как точно посчитать, сколько слов в русском языке. Но наиболее часто в китайской письменности используются ~10 000 символов. Ими мы и ограничили число классов, используемых при распознавании.

Обе описанные выше проблемы также приводят и к тому, что для достижения высокого качества приходится использовать большое количество признаков и сами эти признаки вычисляются на изображениях символов дольше.

Чтобы эти проблемы не приводили к сильнейшим замедлениям во всей системе распознавания, приходилось использовать множество эвристик, в первую очередь направленных на то, чтобы быстро отсечь значительное количество иероглифов, на которые эта картинка точно не похожа. Это всё равно не до конца помогало, а нам хотелось вывести наши технологии на качественно новый уровень.

Мы стали исследовать применимость свёрточных нейронных сетей, чтобы поднять как качество, так и скорость распознавания иероглифов. Хотелось заменить весь блок распознавания отдельного символа для этих языков с помощью нейронных сетей. В этой статье мы расскажем, как нам в итоге это удалось.
Читать полностью »

в 10:13, , рубрики: 3d-моделирование, deep learning, Алгоритмы, глубокие сверточные нейронные сети, глубокое обучение, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, морфинг, нейронные сети, распознавание лиц, сверточные нейронные сети

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Learning 3D Face Morphable Model Out of 2D Images».

3DMM

Трёхмерная морфируемая модель лица (3D Morphable Model, далее 3DMM)  —  это статистическая модель структуры и текстуры лица, которая используются компьютерном зрении, компьютерной графике, при анализе человеческого поведения и в пластической хирургии.

Неповторимость каждой черты лица делает моделирование человеческого лица нетривиальной задачей. 3DMM создётся для получения модели лица в пространстве явных соответствий. Это означает поточечное соответствие между полученной моделью и другими моделями, позволяющими выполнять морфирование. Кроме того, в 3DMM должны быть отражены трансформации низкого уровня, такие как отличия мужского лица от женского, нейтрального выражения лица от улыбки.
Читать полностью »

в 15:21, , рубрики: facenet, features processing, speaker verification, speech processing, triplet loss, Алгоритмы, Блог компании Neurodata Lab, голос, звук, машинное обучение, Научно-популярное, сверточные нейронные сети, спектрограмма

Это может делать наша нейросеть, распознающая человека по одному произнесенному слогу. Однако тема этой статьи не касается напрямую идентификации по голосу, хотя и будет связана с ней. Мы расскажем о нейросетевых фичах, так называемых d-vector, которые можно использовать в задачах обработки звука: от верификации до распознавания речи и эмоций.

image

Читать полностью »

в 6:55, , рубрики: big data, data mining, python, word2vec, анализ тональности, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение, сверточные нейронные сети

Анализ тональности текстов с помощью сверточных нейронных сетей - 1

Представьте, что у вас есть абзац текста. Можно ли понять, какую эмоцию несет этот текст: радость, грусть, гнев? Можно. Упростим себе задачу и будем классифицировать эмоцию как позитивную или как негативную, без уточнений. Есть много способов решать такую задачу, и один из них — свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks). CNN изначально были разработаны для обработки изображений, однако они успешно справляются с решением задач в сфере автоматической обработки тестов. Я познакомлю вас с бинарным анализом тональности русскоязычных текстов с помощью свёрточной нейронной сети, для которой векторные представления слов были сформированы на основе обученной Word2Vec модели.

Статья носит обзорный характер, я сделал акцент на практическую составляющую. И сразу хочу предупредить, что принимаемые на каждом этапе решения могут быть неоптимальными. Перед прочтением рекомендую ознакомиться с вводной статьей по использованию CNN в задачах обработки естественных языков, а также прочитать материал про методы векторного представление слов.
Читать полностью »

123
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