Рубрика «artifical neural networks»

Приветствую! В этой статье мы поговорим про задачу Speaker Recognition. О том, как работает такая система, как мы ее оцениваем. И хотя речь пойдет про распознавание человека по голосу, этот же концепт можно использовать и для других биометрических систем, в частности, распознавание лиц.

Metric Learning

В основе такой системы лежит ML-модель (как правило, нейроночка), которая принимает на вход участок голоса и выдает вектор-признак голоса (feature vector или voice embedding). Причем участок голоса может быть как фиксированной длины, так и динамической. Это в большей степени зависит от архитектуры модели, а также от датасета.

Читать полностью »

image

Искусственные нейронные сети сейчас находятся на пике популярности. Можно задаться вопросом, сыграло ли громкое название свою роль в маркетинге и применении этой модели. Я знаю некоторых бизнес-менеджеров, радостно упоминающих об использовании в их продуктах «искусственных нейронных сетей» и «глубокого обучения». Так ли рады были бы они, если бы их продукты использовали «модели с соединёнными кругами» или «машины „совершишь ошибку — будешь наказан“»? Но, вне всяких сомнений, искусственные нейросети — стоящая вещь, и это очевидно благодаря их успеху во множестве областей применения: распознавание изображений, обработка естественных языков, автоматизированный трейдинг и автономные автомобили. Я специалист по обработке и анализу данных, но раньше не понимал их, поэтому чувствовал себя мастером, не освоившим свой инструмент. Но наконец я выполнил своё «домашнее задание» и написал эту статью, чтобы помочь другим преодолеть те же самые препятствия, которые встретились мне в процессе моего (всё ещё продолжающегося) обучения.

Код на R для примеров, представленных в этой статье, можно найти здесь в Библии задач машинного обучения. Кроме того, после прочтения этой статьи стоит изучить часть 2, Neural Networks – A Worked Example, в которой приведены подробности создания и программирования нейросети с нуля.
Читать полностью »

Приветствую! Частенько я публиковал статьи различного вида, в которых объяснял о сетях прямого распространения. В них я рассказывал о том, как нейронные сети обучаются, о том, как работают нейроны и о практическом применении сетей. Теперь я расскажу о сетях, которые подходят для чат-ботов, сложного прогнозирования, классификации текстов и многого другого.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js