Рубрика «нейросеть» - 8

в 7:24, , рубрики: Алгоритмы, Блог компании NIX Solutions, машинное обучение, нейросеть, раскрашивание, черно-белый
Раскрашиваем чёрно-белую фотографию с помощью нейросети из 100 строк кода - 1

Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks.

Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную, можно сделать за несколько секунд.

Давайте воспроизведем и задокументируем процесс обработки изображений Амира. Для начала посмотрите на некоторые достижения и неудачи (в самом низу — последняя версия).
Читать полностью »

в 16:54, , рубрики: pornhub, видеотехника, выделения признаков, искусственный интеллект, машинное зрение, нейросеть, распознавание лиц, Социальные сети и сообщества

PornHub внедряет систему машинного зрения для автоматического распознавания лиц, поз и других атрибутов видео - 1
Классификация изображения по признакам и распознавание личности актрисы по лицу на кадре из видеоролика. Иллюстрация: PornHub

Порноиндустрия всегда была двигателем технологического прогресса. Продолжает такой оставаться и сейчас. Например, один из самых посещаемых в мире сайтов PornHub (суточная аудитория 80 млн человек) готовится внедрить систему машинного зрения, пишет TechCrunch. Система автоматически обрабатывает и распределяет по рубликам миллионы видеороликов.

Для удобной навигации по сайту все видеоролики классифицированы по различным признакам, в том числе по имени актрисы, типу происходящего сюжета, тематике видеоролика и так далее. Раньше всю работу по классификации выполняли люди — модераторы. Но количество любительских и профессиональных видеороликов быстро увеличивается. И вот PornHub вместо того, чтобы нанять новых модераторов и платить им за просмотр NSFW, запускает работу систему машинного зрения, которая будет работать круглосуточно и не требует зарплату.
Читать полностью »

в 15:41, , рубрики: Opus, RNNoise, speex, SpeexDSP, звук, искусственный интеллект, нейросеть, Софт

RNNoise: пожертвуй свой шум для обучения нейросети Mozilla - 1
Спектрограмма до шумоподавления, записана человеческая речь на SNR 15 дБ

RNNoise: пожертвуй свой шум для обучения нейросети Mozilla - 2
Спектрограмма звука после обработки нейросетью RNNoise

Шумоподавление остаётся актуальной темой научных исследований по крайней мере с 70-х годов прошлого века. Несмотря на значительные улучшения в качестве систем, их высокоуровневая архитектура практически не претерпела изменений. Техника спектральной оценки полагается на спектральную оценку шума, которая, в свою очередь, работает при помощи детектора голосовой активности (VAD) или тому подобного алгоритма. Каждый из трёх компонентов требует аккуратной подгонки — и их трудно настраивать. Поэтому достижения Mozilla и Xiph.org в глубинном обучении имеют такое большое значение. Созданная ими гибридная система RNNoise уже сейчас демонстрирует неплохой результат в шумоподавлении (см. исходный код и демо).

Создавая RNNoise, разработчики стремились получить маленький и быстрый алгоритм, который будет эффективно работать в реальном времени даже на Raspberry Pi. И им это удалось, причём RNNoise показывает более качественный результат, чем самые крутые и навороченные современные фильтры.
Читать полностью »

в 5:48, , рубрики: AlphaGo, AutoML, DeepMind, python, абстракция, антропоморфизация, апокалипсис, генерация нейросетей, глубинное обучение, градиентный спуск, ИИ, машинное обучение, нейросеть, обобщения, обратное распространение, Программирование, программный синтез, разум, рассуждения, сильный ИИ, Сингулярность, функция потерь

Ограничения глубинного обучения и будущее - 1Эта статья представляет собой адаптацию разделов 2 и 3 из главы 9 моей книги «Глубинное обучение с Python» (Manning Publications).

Статья рассчитана на людей, у которых уже есть значительный опыт работы с глубинным обучением (например, тех, кто уже прочитал главы 1-8 этой книги). Предполагается наличие большого количества знаний.

Ограничения глубинного обучения

Глубинное обучение: геометрический вид

Самая удивительная вещь в глубинном обучении — то, насколько оно простое. Десять лет назад никто не мог представить, каких потрясающих результатов мы достигнем в проблемах машинного восприятия, используя простые параметрические модели, обученные с градиентным спуском. Теперь выходит, что нужны всего лишь достаточно большие параметрические модели, обученные на достаточно большом количестве образцов. Как сказал однажды Фейнман о Вселенной: «Она не сложная, её просто много».
Читать полностью »

в 8:06, , рубрики: NaN, аугментация, машинное обучение, недообучение, нейросеть, нормализация, обработка изображений, отладка, ошибки нейросети, переобучение, регуляризация

Сеть обучалась последние 12 часов. Всё выглядело хорошо: градиенты стабильные, функция потерь уменьшалась. Но потом пришёл результат: все нули, один фон, ничего не распознано. «Что я сделал не так?», — спросил я у компьютера, который промолчал в ответ.

Почему нейросеть выдаёт мусор (например, среднее всех результатов или у неё реально слабая точность)? С чего начать проверку?

Сеть может не обучаться по ряду причин. По итогу многих отладочных сессий я заметил, что часто делаю одни и те же проверки. Здесь я собрал в удобный список свой опыт вместе с лучшими идеями коллег. Надеюсь, этот список будет полезен и вам.
Читать полностью »

в 15:04, , рубрики: Блог компании Mail.Ru Group, глубокое обучение, ИИ, книги, машинное обучение, нейросеть, обработка изображений, Программирование, Профессиональная литература

Что читать о нейросетях - 1

Нейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.

Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же посмотрим на ситуацию с другой стороны — что делать разработчикам (и всем остальным), которые хотят больше знать про методы распознавания образов, дискриминантный анализ, методы кластеризации и другие занимательные вещи, но не хотят расходовать на эту задачу лишние ресурсы.

Ставить перед собой амбициозную цель, с головой бросаться в онлайн-курсы — значит потратить много времени на изучение предмета, который, возможно, вам нужен лишь для общего развития. Есть один проверенный (ретроградный) способ, занимающий по полчаса в день. Книга — офлайновый источник информации. Книга не может похвастаться актуальностью, но за ограниченный период времени даст вам фундаментальное понимание технологии и способов ее возможной реализации под ваши задачи.

Читать полностью »

в 23:21, , рубрики: AR и VR, игры, искусственный интеллект, нейросеть, Обама, потоковое видео, цифровой двойник

Нейросеть сделала фальшивого Обаму - 1
Цифровые двойники известных политиков и актёров находятся под полным контролем «кукловода». Иллюстрация: Вашингтонский уерверситет, 2015

Программы 3D-графики вкупе с нейросетями достигли такого качества, что фейковое видео практически неотличимо от настоящего. Скоро нельзя будет сказать с уверенностью, что человек на экране телевизора — настоящий политик, а не компьютерная симуляция.

В декабре 2015 года учёные из Вашингтонского университета представили технологию «цифровых двойников»: создание «живых» 3D-моделей из сотен фотографий одного персонажа. На знаменитостей и политиков в интернете собран огромный фотоархив. Программа создаёт модель, а та словно кукла на верёвочках — ею можно управлять как угодно, придавать разные выражения лица, произносить губами любую речь.

Сейчас в преддверии конференции по компьютерной графике SIGGRAPH 2017 та же группа исследователей опубликовала новую научную работу с продвинутой версией «цифровых двойников».
Читать полностью »

в 18:49, , рубрики: GUI, pix2code, искусственный интеллект, нейросеть, Программирование

Нейросеть генерирует код GUI по скриншотам - 1
Скриншот-задание и выдача нейросети pix2code на собственном языке, который компилятор потом транслирует в код для нужной платформы (Android, iOS)

Новая программа pix2code (научная статья) призвана облегчить работу программистов, которые занимаются муторным делом — кодированием клиентского GUI.

Дизайнер обычно создаёт макеты интерфейса, а программист должен написать код для реализации этого дизайна. Такая работа отнимает драгоценное время, которое разработчик может потратить на более интересные и творческие задачи, то есть на реализацию настоящих функций и логики программы, а не GUI. Скоро генерацию кода можно будет переложить на плечи программы. Игрушечная демонстрация будущих возможностей машинного обучения — проект pix2code, который уже вышел на 1-е место в списке самых горячих репозиториев на GitHub, хотя автор ещё даже не выложил исходный код и наборы данных для обучения нейросети! Такой огромный интерес к этой теме.
Читать полностью »

в 13:23, , рубрики: искусственный интеллект, мультикоптеры, навигация в помещениях, нейросеть, робототехника, самообучение, транспорт будущего

Если перед вами муха бесконечно долбится в окно — не стоит делать преждевременный вывод, что она глупа. Возможно, это миниатюрный робот с системой ИИ в режиме самообучения.

После 11 500 аварий квадрокоптер с ИИ обучился летать внутри помещений - 1
БПЛА 11 500 раз врезался в окружающие объекты, летая по случайно выбранным траекториям

Как научить беспилотный летательный аппарат перемещаться по заданному маршруту, уклоняясь от препятствий? Можно ли обойтись без цифровой 3D-карты, если речь идёт о навигации внутри помещений? Для решения этой задачи есть несколько подходящих технологий, в том числе имитационное обучение, в котором «учитель» обучает беспилотник летать по разным траекториям, исправляя его действия в случае необходимости. Постепенно БПЛА выучивает маршруты. Но такой подход явно ограничен набором входных данных: учитель не может бесконечно сопровождать беспилотник.

В последние годы стали бурно развиваться системы машинного обучения без учителя (self-supervised
learning). Они отлично проявили себя в ряде задач: навигация, хватание предметов (в робототехнике) и задачах «толкать/тянуть» (интуитивная физика). Но способна ли системы самообучения освоить такую сложную задачу как навигация внутри помещений — и преодолеть ограничения имитационного обучения?
Читать полностью »

в 12:13, , рубрики: бионический протез, видеотехника, гаджеты, глубинное обучение, Здоровье гика, машинное зрение, Научно-популярное, нейросеть, робототехника

Создана бионическая рука с нейросетью, которая мгновенно распознаёт и хватает предметы - 1

Бионические протезы прошлого поколения обычно контролируются с помощью миоэлектрических сигналов, которые возникают в результате мышечных сокращений руки человека. Управлять таким протезом непросто: это требует определённой концентрации, да и эффективность успешных действий оставляет желать лучшего. Непросто с первого раза сделать то, что хочется. По точности действий таким протезам далеко до «интуитивных» действий живой настоящей руки.

В последние годы исследователи концентрировались преимущественно на точности распознавании миоэлектрических сигналов, а точность распознавания движений отдельных пальцев достигла 90%. Но в силу ряда технических причин массовое использование таких «умных» протезов сильно ограничено. Новая разработка инженеров из Университета Ньюкасла (Великобритания) предлагает принципиально иной подход. Оснащённая видеокамерой рука распознаёт предмет перед ней — и сама определяет, каким образом эффективнее всего его схватить. Она действует автоматически и практически мгновенно, без дополнительных усилий со стороны человека. Фактически, у бионической руки появляется собственное зрение.
Читать полностью »

1...789...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