Рубрика «искусственные нейронные сети» - 2

в 8:00, , рубрики: Блог компании ua-hosting.company, искусственные нейронные сети, машинное обучение, Научно-популярное, расшифровка, реконструкция, Сетевые технологии, спекл, физика, эндоскопия

Реконструкция изображения: 1 км оптоволокна, искусственная нейронная сеть и глубокое обучения - 1

В наше время оптические волокна стали неотъемлемой частью самых разных сфер жизни человека: от домашнего интернета до эндоскопии. Использование оптических волокон обусловлено целым рядом преимуществ: скорость передачи, физическая прочность, пропускная способность, информационная безопасность и т.д.

Дабы увеличить пропускную способность было создано многомодовое оптоволокно (MMF), когда информация передается по нескольким параллельным каналам. Несмотря на все свои достоинства, MMF имеет и ряд недостатков, один из которых исследователи решили ликвидировать, дабы усовершенствовать процесс передачи изображений. Суть такова: когда образец проецируется на проксимальную сторону MMF, изображение, которое мы получаем на дистальной стороне, представляет собой спекл, поскольку его входящие данные распределяются по множеству мод с разной степенью распространения вдоль длины волокна. Ученые предлагают использовать комбинацию многомодового волокна и глубокое обучение для искусственных нейронных сетей, чтобы получать точные изображения, в том числе и при использовании эндоскопии. Давайте покопаемся в отчете исследователей и попробуем понять как это работает и какие дает результаты. Поехали.Читать полностью »

в 16:31, , рубрики: Блог компании Recognitor, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение

Не сверточные сети - 1

Достоинства, проблемы и ограничения сверточных нейронных сетей (CNN) в настоящее время достаточно неплохо изучены. Прошло уже около 5 лет после признания их сообществом инженеров и первое впечатление «вот теперь решим все задачи», хочется верить, уже прошло. А значит, пришло время искать идеи, которые позволят сделать следующий шаг в области ИИ. Хинтон, например, предложил CapsuleNet.
Вместе с Алексеем Редозубовым, опираясь на его идеи об устройстве мозга, мы тоже решили отступить от мейнстрима. И сейчас у меня есть что показать: архитектуру (идёт заглавной картинкой для привлечения внимания) и исходники на Tensorflow для MNIST.

Более формально, результат описан в статье на arxiv.
Читать полностью »

в 10:47, , рубрики: AI, Parallels, Блог компании Parallels, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение, Разработка для интернета вещей, Разработка робототехники

Предотвращение негативных последствий при разработке систем искусственного интеллекта, превосходящих человеческий разум - 1

Статей о том, что совсем скоро придут башковитые роботы и всех поработят бесконечное множество. Под катом еще одна заметка. Предлагаем вам ознакомиться с переводом выступления Нейтана Суареса, посвящённого определению целей систем искусственного интеллекта в соответствии с задачами оператора. На этот доклад автора вдохновила статья «Настройка искусственного интеллекта: в чем сложность и с чего начать», которая является основой для исследований в сфере настройки искусственного интеллекта.
Читать полностью »

в 19:43, , рубрики: MIT, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, Научно-популярное, нейронные сети

В МТИ запустили нейросеть, генерирующую пугающие изображения - 1

Незадолго до празднования самого жуткого дня в году команда из Массачусетского технологического института запустила «Машину кошмаров». Вдохновившись классическими «ужастиками» и возможностями искусственного интеллекта, Пинар Янардаг, Мануэль Кебриан и Ияд Равхан научили нейронную сеть создавать из популярных достопримечательностей мрачные городские пейзажи, а из лиц знаменитостей — пугающие портреты. Читать полностью »

в 6:36, , рубрики: big data, data mining, kaggle, machine learning, nolearn, python, актуальная проблематика, анализ данных, глубокое обучение, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, новичкам, обучение, Питон, рython

Доброго времени суток, уважаемыее! Сегодня я хотел бы поговорить о том, как не имея особого опыта в машинном обучении, можно попробовать свои силы в соревнованиях, проводимых Kaggle.

image

Как вам уже, наверное, известно, Kaggle – это платформа для исследователей разных уровней, где они могут опробовать свои модели анализа данных на серьезных и актуальных задачах. Суть такого ресурса – не только в возможности получить неплохой денежный приз в случае, если именно ваша модель окажется лучшей, но и в том (а, это, пожалуй, гораздо важнее), чтобы набраться опыта и стать специалистом в области анализа данных и машинного обучения. Ведь самый важный вопрос, зачастую стоящий перед такого рода специалистами – где найти реальные задачи? Здесь их достаточно.

Мы попробуем поучаствовать в обучающем соревновании, не предусматривающем каких-либо поощрений, кроме опыта.
Читать полностью »

в 14:14, , рубрики: Железо, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, робототехника

1. Сравнение и преимущества нейронных систем перед математическими алгоритмами

Все знают, что такое нейрон. Более-менее знакомы с нейронными сетями. Все имеют представление, что такое искусственные нейронные сети, по крайней мере, слышали о них. Я поставил себе задачу вполне поверхностную — показать в этой публикации возможности применения нейронных сетей в робототехнике и их преимущество перед другими системами, логическими. Напомню лишь, что искусственные нейронные сети построены по принципу работы естественных нейронных сетей, которые имеются у живых существ. Это могут быть насекомые, птицы, рыбы или животные, стоящие более высоко в интеллектуальном развитии. К примеру, как обезьяны или человек. Всех их объединяет одно, это нейронная сеть. У кого-то она более развита и более сложная. У кого-то находится в примитивном виде и работает по принципу «раздражитель-реакция». Кстати сказать, и высокоинтеллектуальные животные, такие, как человек, очень часто в повседневной жизни действуют по принципу «раздражитель-реакция». Если мы обожжем руку, то не думая, резко её отдёргиваем. Тут не нужно много ума, чтобы это сделать. Но случаются в жизни ситуации, когда требуется применить то, под чем мы подразумеваем слово «интеллект». А что это такое, никто не знает. Есть несколько формулировок, описывающих интеллект. Но, для робототехника это абстракция, от которой пользы ноль, с помощью которой не построишь «интеллектуального» робота.
Читать полностью »

в 6:31, , рубрики: data mining, machine learning, Алгоритмы, Блог компании «Itseez», искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение, метки: , , , ,
Алгоритм Улучшенной Самоорганизующейся Растущей Нейронной Сети (ESOINN)

Введение

В моей предыдущей статье о методах машинного обучения без учителя был рассмотрен базовый алгоритм SOINN — алгоритм построения самоорганизующихся растущих нейронных сетей. Как было отмечено, базовая модель сети SOINN имеет ряд недостатков, не позволяющих использовать её для обучения в режиме lifetime (т.е. для обучения в процессе всего срока эксплуатации сети). К таким недостаткам относилась двухслойная структура сети, требующая при незначительных изменениях в первом слое сети переобучать второй слой полностью. Также алгоритм имел много настраиваемых параметров, что затрудняло его применение при работе с реальными данными.

В этой статье будет рассмотрен алгоритм An Enhanced Self-Organizing Incremental Neural Network, являющийся расширением базовой модели SOINN и частично решающий озвученные проблемы.
Читать полностью »

в 14:28, , рубрики: искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, наука, наука и технологии, метки: , , ,

8 декабря в Оксфорде состоится крупнейшая научная конференция, посвященная проблемам сильного искусственного интеллекта.

AGI-12 @ Oxford является единственной крупной конференцией, целиком посвященной вопросам создания систем ИИ человеческого уровня и в конечном счете превосходящих его. Цель — собрать вместе активных исследователей в этой области для представления результатов и обсуждения идей, а также ускорить продвижение к общей цели. На конференции будут представлены доклады по разным направлениям AGI — универсальному алгоритмическому интеллекту, когнитивным архитектурам, связи ИИ с нейронауками и т.д.
Читать полностью »

в 14:39, , рубрики: AGI, ИИ, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение, мышление, самоорганизация, я пиарюсь, метки: , , , , , ,

Потапов, А. С. «Искусственный интеллект и универсальное мышление».

image

Людям, не слишком глубоко знакомым с проблемами искусственного интеллекта, но интересующимся ими, приходится знакомиться с достижениями в этой области через журнальные статьи, полные преувеличений и недостоверной информации. В результате, многие знают о невообразимых возможностях уже работающих квантовых компьютеров, искусственных нейронных сетях или цифровой эволюции, где вот-вот возникнет уже первый искусственный интеллект. За всем этим стоят реальные научный открытия, но их пересказ людьми, стремящимися к сенсациям, оказывается не более чем вымыслом. Настоящие открытия, составляющие саму суть прогресса в некоторой научной области, описываются в специальной литературе, понятной только профессионалам. Крайне трудно их изложить в ясной и интересной для неспециалиста форме. Однако именно это удалось сделать автору в представленной книге. В ней не только в доступном виде представлены базовые сведения из области ИИ, но также развенчаны многие мифы, широко распространенные в научно-популярной среде, и даже намечены вполне реальные, а вовсе не фантастичные, пути, которые могут привести к созданию настоящего искусственного интеллекта.Читать полностью »

в 2:28, , рубрики: Алгоритмы, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, обучение с подкреплением, Спортивное программирование, метки: ,

Я тут написал статью Проблема «двух и более учителей». Первые штрихи, пытаясь показать одну сложную нерешенную проблему. Но первые штрихи оказались немного за сложными. Поэтому я решил для читателей немного разжевать теорию. Увы, сейчас видимо учат/(учатся ?) несколько шаблонно — типа как для каждой задачи свои методы.

Так мне указали, что для задачи классификации — нейронные сети (обучение с учителем), генетические алгоритмы (обучение без учителя) — задача кластеризации, а еще есть обучение с подкреплением (Q-обучение) — как задача агента, которых бродит и что-то делает. И вот такими шаблонами многие и судят.

Попробуем разобраться, что дает применение нейронных сетей, как некоторые заявляют, к задаче которую они не могут решить — а именно к обучению с подкреплением.

И заодно проанализируем диссертацию Бурцев М.С., «Исследование новых типов самоорганизации и возникновения поведенческих стратегий», в которой не больше не меньше красиво сделано именно применение простеньких нейронных сетей в задаче обучения с подкреплением.

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