Рубрика «neural networks» - 10

в 17:32, , рубрики: artisto, caffe, deep learning, Lua, neural networks, neural paintings, neural style, Prisma, torch, машинное обучение

Создайте свои собственные “Нейронные Картины” с помощью Глубокого Обучения - 1

Нейронные сети могут делать много разных вещей. Они могут понимать наши голоса, распознавать изображения и переводить речь, но знаете ли вы, что еще они умеют рисовать? Изображение сверху демонстрирует некоторые сгенерированные результаты применения нейронного рисования.

Сегодня я собираюсь познакомить вас с тем как это делается. Прежде всего, убедитесь, что у вас обновленная копия Ubuntu (14.04 — та, что использовал я). Вам необходимо иметь несколько гигов свободного пространства на жестком диске и в оперативной памяти, хотя бы не менее 6 GB (больше оперативки для больших выводимых разрешений). Для запуска Ubuntu как виртуальной машины, вы можете использовать Vagrant вместе с VirtualBox.
Читать полностью »

в 13:10, , рубрики: machine learning, microsoft, Microsoft Azure, neural networks, Алгоритмы, Блог компании Microsoft, машинное обучение, нейронные сети, студия машинного обучения Azure

В статье вы найдете шпаргалку по алгоритмам машинного обучения Microsoft Azure, которая поможет вам выбрать подходящий алгоритм для ваших решений предиктивной аналитики из библиотеки алгоритмов Microsoft Azure. А также вы узнаете, как ее использовать.

Как выбирать алгоритмы для машинного обучения Microsoft Azure - 1
Читать полностью »

в 19:16, , рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение

Введение

Представляем вторую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).
Глубокое обучение для новичков: распознаем изображения с помощью сверточных сетей - 1
Читать полностью »

в 15:47, , рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение

Представляем первую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).

Глубокое обучение для новичков: распознаем рукописные цифры - 1
Читать полностью »

в 12:40, , рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение

[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 2 - 1

Публикуем вторую часть статьи о типах архитектуры нейронных сетей. Вот первая.

За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.

Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.

Читать полностью »

в 16:44, , рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение
[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 1 - 1

За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.

Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.
Читать полностью »

в 15:59, , рубрики: alexnet, artificial intelligence, convolutional neural network, ImageNet, inception, lenet, math, neural networks, nin, resnet, skynet, vgg, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, математика, машинное обучение, обработка изображений

Обзор топологий глубоких сверточных нейронных сетей - 1 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.

Читать полностью »

в 12:59, , рубрики: artisto, computer vision, convolutional neural network, deconvolutional neural network, lasagne, math, neural networks, no magic, python, style transfer, theano, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, математика, машинное обучение, обработка изображений, метки:

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.

Читать полностью »

в 7:21, , рубрики: c++, machine learning, neural networks, машинное обучение, ненормальное программирование

Статья посвящена введению в нейронные сети и примеру их реализации. В первой части дано небольшое теоретическое введение в нейронные сети на примере нейронной сети Хопфилда. Показано, как осуществляется обучение сети и как описывается ее динамика. Во второй части показано, как можно реализовать алгоритмы, описанные в первой части при помощи языка С++. Разработанная программа наглядно показывает способность нейронной сети очищать от шума ключевой образ. В конце статьи есть ссылка на исходный код проекта.

Читать полностью »

в 5:41, , рубрики: javascript, JS, mining, neural networks, sql, Алгоритмы, Блог компании Асинхронный офлайн браузер «Мегалента», Занимательные задачки

В первой части этого описания попытки решения интересной конкурсной задачи я рассказал о подготовке данных для анализа и о нескольких экспериментах. Напомню, условие задачи заключалось в том, чтобы с наибольшей вероятностью определить наличие слова в словаре, не имея доступа к этому словарю в момент выполнения программы и с ограничением на объем программы (включая данные) в 64K.
image
Как и в прошлый раз, под катом много SQL, JS, а также нейронные сети и фильтр Блума.

Читать полностью »

1...91011
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