Рубрика «neural networks» - 3

О статьях по искусственному интеллекту на русском языке

Не смотря на то что механизм Attention описан в англоязычной литературе, в русскоязычном секторе достойного описание данной технологии я до сих пор не встречал. На нашем языке есть много статей по Искусственному Интеллекту (ИИ). Тем не менее, те статьи, которые удалось найти, раскрывают только самые простые модели ИИ, например, свёрточные сети, генеративные сети. Однако, по передовым новейшим разработками в области ИИ статей в русскоязычном секторе крайне мало.

Читать полностью »

image

When I used to start a conversation about neural networks over a bottle of beer, people were casting glances at me of what seemed to be fear; they grew sad, sometimes with their eyelid twitching. In rare cases, they were even eager to take refuge under the table. Why? These networks are simple and instinctive, actually. Yes, believe me, they are! Just let me prove this is true!

Suppose there are two things I’m aware of about the girl: she looks pretty to my taste or not, and I have lots to talk about with her or I haven’t. True and false will be one and zero respectively. We’ll take similar principle for appearance. The question is: “What girl I’ll fall in love with, and why?”

We also can think it straight and uncompromisingly: “If she looks pretty and there’s plenty to talk about, then I will fall in love. If neither is true, then I quit”.

Читать полностью »

Полный курс на русском языке можно найти по этой ссылке.
Оригинальный курс на английском доступен по этой ссылке.

Введение в глубокое обучение с использованием TensorFlow - 1
Читать полностью »

Nomeroff Net numberplate detection OCR example

Продолжаем рассказ о том как распознавать номерные знаки для тех кто умеет писать приложение «hello world» на python-е! В этой части научимся тренировать модели, которые ищут регион заданного объекта, а также узнаем как написать простенькую RNN-сеть, которая будет справляться с чтением номера лучше чем некоторые коммерческие аналоги.
В этой части я расскажу как тренировать Nomeroff Net под Ваши данные, как получить высокое качество распознавания, как настроить поддержку GPU и ускорить все на порядок…
Читать полностью »

Привет!

В этой небольшой заметке расскажу о двух подводных камнях, с которыми как легко столкнуться, так и легко о них разбиться.

Речь пойдет о создании тривиальной нейронной сети на Keras, с помощью которой будем предсказывать среднее арифметическое двух чисел.

Казалось бы, что может быть проще. И действительно, ничего сложного, но есть нюансы.

Кому тема интересна, добро пожаловать под кат, здесь не будет долгих занудных описаний, просто короткий код и комментарии к нему.
Читать полностью »

Не так давно передо мной встала производственная задача – запустить обученную модель нейронной сети Kesas на нативном C++ коде. Как ни странно, решение оказалось вообще не тривиальным. В результате чего появилась собственная библиотека, дающая такую возможность. О том, как же это – нейросети на чистых крестах и будет сегодняшняя небольшая статья.

Тем, кому не терпится – вот тут репозитарий на github, с подробным описанием использования. Ну а всех остальных прошу под кат… Читать полностью »

Привет, любители Habr! По счастливой случайности в августе 2018 года мне посчастливилось вместе с моим товарищем(kirillskiy) начать работать над потрясающим по своей интересности проектом. И вот, днем мы были обычными программистами, а ночью с̶у̶п̶е̶р̶г̶е̶р̶о̶я̶м̶и̶ снова программистами, которые бьются над вопросами распознавания движений для людей имеющих ограничения функциональности своих конечностей, естественно этим могли бы пользоваться и здоровые люди, используя подобную технологию самыми разными способами.
Читать полностью »

Пример распознавания номерных знаков
Все начиналось банально — моя компания уже год платила ежемесячно плату за сервис, который умел находить регион с номерными знаками на фото. Эта функция применяется для автоматической зарисовки номера у некоторых клиентов.

И в один прекрасный день МВД Украины открыло доступ к реестру транспортных средств. Теперь по номерному знаку стало возможным проверять некоторую информацию про автомобиль (марку, модель, год выпуска, цвет и т.д. )! Скучная рутина линейного программирования померкла перед новой свехзадачей — считывать номера по всей базе фото и валидировать эти данные с теми, что указывал пользователь. Сами знаете как это бывает «глаза загорелись» — вызов принят, все остальные задачи на время стали скучны и монотонны… Мы принялись за работу и получили неплохие результаты, чем, собственно и решили поделиться с сообществом.

Для справки: на сайт AUTO.RIA.com, в день добавляется около 100 000 фото.

Датасаентисты давно уже знают и умеют решать подобные задачи, поэтому мы с dimabendera написали эту статью именно для программистов. Если вы не боитесь словосочетания «сверточные сети» и умеете писать «Hello World» на питоне — милости просим под кат…
Читать полностью »

С распространением и развитием нейронный сетей все чаще возникает потребность их использования на встроенных и маломощных устройствах, роботах и дронах. Устройство Neural Compute Stick в связке с фреймворком OpenVINO от компании Intel позволяет решить эту задачу, беря тяжелые вычисления нейросетей на себя. Благодаря этому можно без особых усилий запустить нейросетевой классификатор или детектор на маломощном устройстве вроде Raspberry Pi практически в реальном времени, при этом не сильно повышая энергопотребление. В данной публикации я расскажу, как использовать фреймворк OpenVINO (на C++) и Neural Compute Stick, чтобы запустить простую систему обнаружения лиц на Raspberry Pi.

Как обычно, весь код доступен на GitHub.

Запускаем свой нейросетевой детектор на Raspberry Pi с помощью Neural Compute Stick и OpenVINO - 1
Читать полностью »

То, о чем говорили сторонники Open Source с 1980-х — свершилось! Сегодня архитектура процессоров MIPS стала Open Source. Учитывая, что такие компании как Broadcom, Cavium, китайский ICT и Ingenic платили MIPS за архитектурную лицензию (право сделать совместимую по системе команд микроархитектурную реализацию) миллионы долларов (иногда более десяти миллионов), это историческая веха. Теперь у RISC/V нет преимущества в этом аспекте, да и ARM придется оправдываться. У MIPS до сих пор есть технические преимущества перед RISC/V — лучшая плотность кода у nanoMIPS, лучшая поддержка аппаратной многопоточности, лучшие бенчмарки на high-end ядрах, более полная экосистема. И 8 миллиардов выпущенных чипов на основе MIPS.

Вот команда разработчиков 64-битного процессорного ядра MIPS I6400 «Samurai» и MIPS I6500 «Daimyo» в Сан-Франциско. Это ядро лицензировала в частности японская компания автомобильной электроники DENSO, поставщик Тойоты:

Сегодня MIPS стал Open Source, против RISC-V и ARM. Как Россия повлияла на стратегию американской процессорной компании - 1

А вот представители российской компании ЭЛВИС-НеоТек вместе с русскими, украинскими и казахстанским разработчиком ядер MIPS и софтвера для него. ЭЛВИС-НеоТек является как лицензиатом ядер MIPS, так и разработчиком собственного по микроархитектуре ядра, совместимого с архитектурой MIPS. А также аппаратных блоков видео-обработки и алгоритмов распознавания:

Сегодня MIPS стал Open Source, против RISC-V и ARM. Как Россия повлияла на стратегию американской процессорной компании - 2

Российское MIPS-коммьюнити оказано непосредственное влияние на этот шаг:
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js