Первый вопрос, который возникает перед исследователями нервной системы и когнитивных процессов это, что такое память? Что такое память в биологическом аспекте? Как проявляется память на уровне отдельного нейрона? И в какой форме хранится информация в нервной системе?
И сейчас мы ответим на эти вопросы.
Читать полностью »
Вы заметили, что Фейсбук обрёл сверхъестественную способность распознавать ваших друзей на ваших фотографиях? В старые времена Фейсбук отмечал ваших друзей на фотографиях лишь после того, как вы щёлкали соответствующее изображение и вводили через клавиатуру имя вашего друга. Сейчас после вашей загрузки фотографии Фейсбук отмечает любого для вас, что похоже на волшебство:
Читать полностью »
В данной статье мне хочется рассказать о своем алгоритме драм-машины на базе нейронной сети.
Драм-машина предназначена для создания и редактирования повторяющихся музыкальных ударных фрагментов.
Классическим примером драм машины является драм-машины от кампании Roland (TR-808 и TR-909).
Классические драм машины основаны на принципе пошагового программирования и включают в себя секвенсор, с помощью которого можно сделать цифровую запись аранжировки, то есть запрограммировать инструментальную пьесу.
Альтернативным подходом к программированию последовательности ударов является нейросетевой подход.
В данном случае драм машина использует нейронную сеть для получения повторяющихся ударов.
Читать полностью »
Предлагаю вашему внианию перевод статьи Neural Network As Predictor For Image Coding (PNG). Блог автора находится здесь.
Главной причиной данной работы было улучшение существующих предварительных фильтров. Создать новый фильтр, который с помощью искусственной нейронной сети делал бы наилучший прогноз, приводящий к лучшему сжатию файла.
Классически PNG-компрессия делится на два шага:
В данной статье важен только первый шаг. На рисунке ниже вы можете видеть существующие на данный момент предварительные фильтры, и как они сохраняют разницу между реальным и предсказанным пикселем.
Читать полностью »
В свете текущих выходных, важно не забывать, что алкоголь и общение, вместе составляют не всегда хорошую комбинацию, даже у звезд. Тем не менее, многие из нас повторяют этот опыт снова и снова. И этот опыт дал американским ученым (Nabil Hossain с приятелями из University of Rochester) интересную идею. В итоге, американские ученые разработали нейронную сеть, способную распознавать в Twitter посты написанные в состоянии алкогольного опьянения. Кроме того, полученная математическая модель может определять, где авторы «пьяных» постов находились в момент их написания.
Об этом сообщает MIT Technology Review.
Около года назад учёный из университета Торонто Алекс Грейвс опубликовал научную работу «Generating Sequences With Recurrent Neural Networks» (pdf) на arXiv.org, однако только недавно пользователи Hacker News обратили на неё внимание. Это произошло благодаря тому, что демонстрационная часть часть статьи доступна в интернете в виде простого сайта, функциональность которого заключается в имитации нейронной сетью человеческого почерка.
Читать полностью »
Для свободной кроссплатформенной библиотеке компьютерного зрения CCV разработан новый классификатор изображений, обученный в свёрточной нейроной сети. Впервые классификатор такого уровня и модели (детектор лиц, детектор автомобилей, детектор пешеходов) выпущены под свободной лицензией.
Читать полностью »
Этот пост №2, является логическим продолжение предыдущего поста Предыдущий пост №1
Еще в 2006 году был предложен метод постепенного (возрастающего) обучения, названый самоорганизующейся возрастающей нейронной сетью (SOINN), для того, чтобы попытаться осуществить неконтролируемое обучение (самообучение без учителя). SOINN хорошо справляется с обработкой нестационарных данных в режиме онлайн, сообщает о числе определенных кластеров и представляет топологическую структуру входных данных с учетом вероятности плотности вероятности распределения. Hasagawa, предложивший вариант сети SOINN, сравнивал результаты работы своей сети с GNG сетью (расширяющегося нейронного газа) и результат сети SOINN получался лучше чем у GNG.
С сетью SOINN была такие проблемы:
1. В связи с тем что она состояла из двух обрабатывающих слоев, что пользователь должен был принимать участие в работе сети. Пользователь должен был решить, когда остановить обучение первого слоя и когда начать приобретение знаний во втором слое.
2. Если группы имеют высокую плотность, то сеть хорошо справлялась с их распознаванием, но если сеть группы частично перекрывались, то сеть думала что это одна группа и объединяла их вместе.
Для решения этих проблем и упрощения архитектуры сети была предложена сеть на основе SOINN с увеличенной самоорганизацией и получила название ESOINN.
Читать полностью »
ConceptNet — семантическая нейро-сеть, содержащая много вещей, которые компьютеры должны знать о мире, особенно при понимании текста написанного людьми.
Сеть построена из узлов, представляющих определенные слои и концепции, в виде слов или коротких фраз естественного языка и знаков отношений между ними. Это могут быть любые вещи, которые компьютерам нужно знать, чтобы искать информацию лучше, отвечать на вопросы и понимать цели людей. Если вы хотите построить свой собственный Watson вместе с ConceptNet, то это должно быть отличной целью для начала!
Читать полностью »
Некоторые люди полагают, что они мыслят, в то время как они просто переупорядочивают свои предрассудки.
Давно я написал статью-обзор по эволюции методов моделирования нейронов и забросил это дело. В описание попали старые и всем интересующимся нейронами известные методы, можно сказать, получился обзор учебников выпущенных до распада СССР. Если кому интересно может сходить habrahabr.ru/post/101020/, посмотреть старый обзор. Сейчас у меня подсобрался материал по нескольким с моей точки зрения увлекательным и более современным методам моделирования, которые заслужили упоминания в виде структурированного обзора. Здесь я только упомяну эти методы в описательном порядке, по той простой причине, что для большинства интересней знать, зачем мы его применяем, а не как он работает и как его применять. Объем текста значительно уменьшиться, интересность повысится, а то, как в действительности работают эти методы, каждый сможет найти сам.
Итак, готовьтесь. Читать полностью »
