Рубрика «нейросеть» - 10

в 16:11, , рубрики: c++, deep learning, машинное обучение, нейросеть

image

Пока TensorFlow активно завоевывает мир, воюет за аудиторию с такими крупными игроками рынка машинного обучения и глубоких нейронных сетей как Keras, Theano и Caffe, другие менее грандиозные проекты тем временем партизанят, пытаясь занять хоть какую-нибудь нишу. Про один из таких проектов я как раз и хотел сегодня рассказать ввиду полного отсутствия информации о нем на Хабрахабре. Итак, tiny-dnn — это полностью автономная C++11 реализация глубинного обучения, созданная для применения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, встроенных систем или IoT. Подробности под катом.
Читать полностью »

в 22:23, , рубрики: DeepStack, Texas Holdem NL, игры, ИИ, искусственный интеллект, нейросеть, покер, покерный бот, Софт, техасский холдем, метки:

Покерная программа DeepStack обыгрывает профессионалов один на один - 1
Дерево решений программы DeepStack в хедс-апе (игре один на один) безлимитного холдема на префлопе, флопе и тёрне

Пионер современной теории игр Джон фон Нейман говорил: «Реальная жизнь вся состоит из блефа, из маленьких приёмов обмана, из размышлений о том, каких действий ожидает от тебя другой человек. Вот что представляет игра в моей теории» (цитата из 13-й серии документального сериала «Возвышение человечества»).

Другими словами, Джон фон Нейман предвидел, что для создания сильного ИИ компьютер должен научиться играть в игры с неполной информацией, которые наиболее соответствуют человеческому поведению в реальной жизни. Такие игры как покер.
Читать полностью »

в 19:21, , рубрики: apple, Emotient, GAN, будущее здесь, ИИ, искусственный интеллект, Киберпанк, Научно-популярное, нейросеть, распознавание эмоций, Расс Салахутдинов, синтетические изображения, состязательная нейросеть, фотореалистичные изображения

Apple опубликовала первую работу по ИИ - 1
Обучение состязательной нейросети на основе аннотированных синтетических и неаннотированных реальных изображений. Иллюстрация из первой научной работы Apple по ИИ

Представьте будущее, в котором системы искусственного интеллекта крупных корпораций будут конкурировать между собой, зарабатывая деньги для своих акционеров. Разумеется, у корпоративного ИИ основной задачей будет максимизация прибыли. Хорошо, если акционерами компании будут люди и прибыль достанется им. Программы ИИ могут анализировать рынок, определять наиболее перспективные рыночные ниши, устанавливать сотрудникам задачи по разработке новых продуктов. Возможно, ИИ может и сам генерировать продукты, но проверять их надо на людях, так что живые сотрудники всё равно необходимы корпорации для тестирования.

Такое киберпанковское будущее становится немного ближе.
Читать полностью »

в 13:18, , рубрики: звук, искусственный интеллект, нейросеть, распознавание звуков, распознавание объектов, робототехника

Машинный слух. Нейросеть SoundNet обучили распознавать объекты по звуку - 1
Слева: попытка распознать место действия и объекты только по звуку. Справа: реальный источник звука

В последнее время нейросети добились немалого прогресса в области распознавания объектов и сцен на видео. Такие достижения стали возможны благодаря обучению на массивных наборах данных с размеченными объектами (например, см. работу "Learning deep features for scene recognition using places database". NIPS, 2014). Глядя на фотографии или видеоролики, компьютер может практически безошибочно определить место действия, выбрав одно подходящее описание из 401 сцены, например, «захламлённая кухня», «стильная кухня», «спальня подростка» и т.д. А вот в области понимания звуков нейросети пока не демонстрировали такого прогресса. Специалисты из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института исправили этот недостаток, разработав систему машинного обучения SoundNet.
Читать полностью »

в 12:13, , рубрики: будущее, будущее здесь, видео, визионер, искусственный интеллект, Киберпанк, научная фантастика, нейросеть, предсказание, фотография

Нейросеть предсказывает 1 секунду будущего по фотографии - 1
Генеративная состязательная нейросеть, оптимизированная для видеообработки, способна показать, что случится в следующую секунду

Умение предсказать ближайшее будущее — важный навык для любого человека. Скорости человеческой реакции недостаточно, чтобы в реальном времени реагировать на окружающие события, поэтому мы предсказываем их в постоянном режиме с вероятностью, близкой к 100%. Спортсмены знают, куда полетит мяч. Бизнесмены знают, когда собеседник протянет руку для рукопожатия. Мы предсказываем траекторию автомобилей на дороге и ближайшие действия людей по выражению лица и предмету в руках.

Искусственному интеллекту тоже необходимо знать будущее. Он должен понимать, какие события приведут к какому результату, чтобы избежать очевидных оплошностей и планировать свои действия. Группа исследователей из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института обучает нейросеть предсказывать будущее, тренируя её на миллионах видеороликов.
Читать полностью »

в 18:21, , рубрики: воображение, ИИ, искусственный интеллект, комиксы, нейросеть

ИИ попытался понять комиксы. Не получилось - 1
Откуда появилась змея на последнем рисунке? Почему она кусает человека? На втором и третьем рисунках изображён один и тот же человек? Ответы на эти вопросы читатель получает из общего понимания сюжета, осмысливая подписи к рисункам, фразы героев и смысловые переходы от одной картинки к другой

Нейросети демонстрируют удивительные успехи в различных задачах. Они обошли человека по точности распознавания лиц, чтению по губам, игре в некоторые настольные игры, диагностированию некоторых болезней и вождению автомобиля в темноте. С каждым днём количество «побед» нейросетей над человеком увеличивается. Но есть специфические задачи, в которых Искусственный интеллект даже близко не может подобраться к человеческому уровню, так что ему не остаётся ничего иного, кроме как признать своё поражение — и отступить.
Читать полностью »

в 9:09, , рубрики: GNMT, Google, Google Translate, Neural Machine Translation, искусственный интеллект, нейросеть

Нейросеть Google Translate составила единую базу смыслов человеческих слов - 1
«Универсальный язык» нейронной сети Google Neural Machine Translation (GNMT). На левой иллюстрации разными цветами показаны кластеры значений каждого слова, справа внизу — смыслы слова, полученные для него от из разных человеческих языков: английского, корейского и японского

За последние десять лет система автоматического перевода текстов Google Translate выросла с нескольких языков до 103, а сейчас она переводит 140 млрд слов ежедневно. В сентябре сообщалось, что разработчики приняли решение полностью перевести сервис Google Translate на глубинное обучение. У этого подхода есть много преимуществ. Перевод становится гораздо лучше. Более того, система может переводить тексты на языки, для которых никогда не видела переводов, то есть не обучалась специально для этой языковой пары.
Читать полностью »

в 16:32, , рубрики: cGAN, GAN, open source, искусственный интеллект, нейросеть, обработка изображений, Софт

Нейросеть Pix2pix реалистично расцвечивает карандашные наброски и чёрно-белые фотографии - 1
Четыре примера работы программы, код которой опубликован в открытом доступе. Слева показаны исходные изображения, справа — результат автоматической обработки

Многие задачи в обработке изображений, компьютерной графике и компьютерном зрении можно свести к задаче «трансляции» одного изображения (на входе) в другое (на выходе). Так же как один и тот же текст можно представить на английском или русском языке, так и изображение можно представить в RGB-цветах, в градиентах, в виде карты границ объектов, карты семантических меток и т.д. По образцу систем автоматического перевода текстов, разработчики из лаборатории Berkeley AI Research (BAIR) Калифорнийского университета в Беркли создали приложение для автоматической трансляции изображений из одного представления в другое. Например, из чёрно-белого наброска в полноцветную картинку.
Читать полностью »

в 14:00, , рубрики: Google, звук, искусственный интеллект, нейросеть, распознавание речи, чтение по губам

Нейросеть читает по губам 46,8% слов по телевизору, человек — только 12,4% - 1
Кадры четырёх передач, по которым обучалась программа, а также слово "afternoon", произнесённое двумя разными дикторами

Две недели назад рассказывалось о нейросети LipNet, которая показала рекордное качество 93,4% распознавания человеческой речи по губам. Уже тогда предполагалось множество применений для такого рода компьютерных систем: медицинские слуховые аппараты нового поколения с распознаванием речи, системы для беззвучных лекций в публичных местах, биометрическая идентификация, системы скрытой передачи информации для шпионажа, распознавание речи по видеоряду с камер наблюдения и т.д. И вот сейчас специалисты из Оксфордского университета совместно с сотрудником Google DeepMind поведали о собственных разработках в этой области.
Читать полностью »

в 15:44, , рубрики: игра, игры, ИИ, искусственный интеллект, нейросеть, память, фантазии

Агент UNREAL. Нейросеть «фантазирует» о будущем — и обучается быстрее - 1
Слева кадр из игры Labyrinth, в которой обучается агент искусственного интеллекта UNREAL. Программа фантазирует, как взять яблоко (+1 очко) и пирамидку (+10 очков), после чего произойдёт респаун в другом месте карты

Исследователи из британской компании DeepMind (собственность Google) опубликовали вчера интересную научную работу, в которой описывают неординарный метод обучения нейросети с подкреплением. Оказалось, что если в процессе самообучения нейросеть начинает «мечтать» о различных вариантах будущего, то тогда обучается гораздо быстрее. Сотрудники DeepMind подтвердили это экспериментально.
Читать полностью »

1...91011...14
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