Привет!
В этом посте уже упоминался PyMC3. Там можно почитать про основы MCMC-сэмплирования. Здесь я расскажу про вариационный вывод (ADVI), про то, зачем все это нужно и покажу на довольно простых примерах из галереи PyMC3, чем это может быть полезно. Одним из таких примеров будет байесовская нейронная сеть для задачи классификации, но это в самом конце. Кому интересно — добро пожаловать!
Всем привет! Написать эту статью меня побудило выступление на семинарах по цифровой обработке сигналов, где слушатели всегда заостряли интерес к методике вычисления корректирующих FIR-фильтров, несмотря на то, что эту тему я затрагивал поверхностно и по большей части рассказывал об этом в ознакомительных чертах. Если публика желает получить тайные знания, то почему бы ими не поделиться. В этой статье я постараюсь в доступной форме изложить алгоритм расчета корректирующих КИХ фильтров, который необходим для выравнивания АЧХ в полосе пропускания после звеньев CIC фильтров в задачах децимации и интерполяции сигналов. В частности, рассмотрим проектирование фильтров на современных ПЛИС Xilinx. Как обычно, в конце статьи будет ссылка на полезные скрипты для расчета различных фильтров и получение файла коэффициентов фильтра-корректора.
Предполагается, что читатель знаком с основами цифровой обработки сигналов и имеет представление о CIC и FIR фильтрах. Приступим.
Читать полностью »
Это будет длиннопост. Я давно хотел написать этот обзор, но sim0nsays меня опередил, и я решил выждать момент, например как появятся результаты ImageNet’а. Вот момент настал, но имаджнет не преподнес никаких сюрпризов, кроме того, что на первом месте по классификации находятся китайские эфэсбэшники. Их модель в лучших традициях кэгла является ансамблем нескольких моделей (Inception, ResNet, Inception ResNet) и обгоняет победителей прошлого всего на полпроцента (кстати, публикации еще нет, и есть мизерный шанс, что там реально что-то новое). Кстати, как видите из результатов имаджнета, что-то пошло не так с добавлением слоев, о чем свидетельствует рост в ширину архитектуры итоговой модели. Может, из нейросетей уже выжали все что можно? Или NVidia слишком задрала цены на GPU и тем самым тормозит развитие ИИ? Зима близко? В общем, на эти вопросы я тут не отвечу. Зато под катом вас ждет много картинок, слоев и танцев с бубном. Подразумевается, что вы уже знакомы с алгоритмом обратного распространения ошибки и понимаете, как работают основные строительные блоки сверточных нейронных сетей: свертки и пулинг.
Приветствую тебя! Наверняка вы заметили, что тема стилизации фотографий под различные художественные стили активно обсуждается в этих ваших интернетах. Читая все эти популярные статьи, вы можете подумать, что под капотом этих приложений творится магия, и нейронная сеть действительно фантазирует и перерисовывает изображение с нуля. Так уж получилось, что наша команда столкнулась с подобной задачей: в рамках внутрикорпоративного хакатона мы сделали стилизацию видео, т.к. приложение для фоточек уже было. В этом посте мы с вами разберемся, как это сеть "перерисовывает" изображения, и разберем статьи, благодаря которым это стало возможно. Рекомендую ознакомиться с прошлым постом перед прочтением этого материала и вообще с основами сверточных нейронных сетей. Вас ждет немного формул, немного кода (примеры я буду приводить на Theano и Lasagne), а также много картинок. Этот пост построен в хронологическом порядке появления статей и, соответственно, самих идей. Иногда я буду его разбавлять нашим недавним опытом. Вот вам мальчик из ада для привлечения внимания.
Беседовал я некоторое время назад со знакомым роботом. Устроился он временно на Почту России сортировщиком писем. Работёнка не пыльная, смотрит индекс на письме и помещает их в нужное отверстие. Но есть проблема с письмами, у которых в индексе сделана опечатка. На выяснение правильного индекса уходит много времени и пиво успевает выдыхаться.
После того разговора прошло уже достаточно времени, но дилемма почтовых индексов не выходила у меня из головы.
Казалось бы — что еще тут можно улучшить? Попробуем преобразить вид цифр индекса таким образом, чтобы даже если одна ошибка попадётся, ее можно было автоматически выявить и исправить.
Оказывается улучшить можно.
Попробуем нарисовать новый вид цифры 0.
Если интересно, зачем и почему — прошу под кат.
Читать полностью »
Как-то возникла необходимость быстро восстановить ход решения одной задачи. Т.е. у меня был набор входных данных и полученные результаты. Хотелось быстро найти алгоритмы, по которому были получены все ответы. Я попытался написать программу-подсказчик.
Читать полностью »
Проблема:
Я регулярно езжу на работу в метро, и вижу молодых людей, вероятно, студентов, с макбуками, планшетами, айфонами и айпадами. Ну, то есть, понятно, что они живут в ногу со временем — твиттер там, фейсбук наверняка, инстаграмм. Может, даже наверное смотрят лекции на Coursera. Удивляет то, что при всем при этом, студенты читают конспекты рукописных лекций в тетрадке — с сокращениями, таблицами, подчеркнутыми снизу определениями терминов и т.п. И вот эти рукописные тетрадки вызвают у меня когнитивный диссонанс — ну почему нельзя в 2012 году писать лекции на ноутбуке?
Ведь решение давно известно — OpenOffice/LibreOffice.Читать полностью »
У меня возникла необходимость вычислять в Java-приложении значения формул, вводимых пользователями (да еще и так, чтобы приложение понимало комплексные числа). Внимание сразу привлекла библиотека Jep, но ввиду определенных ограничений использовать ее не представилось возможным. Поэтому я решил написать свой парсер, используя Алгоритм Дейкстры для преобразования входной записи из инфиксной нотации в постфиксную, также известный, как Алгоритм сортировочной станции. Он довольно прост, но в то же время элегантен, и я получил удовольствие, реализовывая его. Заинтересовавшихся — прошу под кат.
