Метка «нейронные сети» - 2

в 17:43, , рубрики: diy или сделай сам, open hardware, open source, искусственный интеллект, нейронные сети, сообщество, умный дом, метки: , , , , ,

Привет, читатели!

У меня вот уже больше 10 лет горит идея сделать такой проект Умного Дома, чтобы любой желающий мог при желании собрать полный прототип из подручных материалов.
Совсем недавно, при общении с некоторыми представителями хабрасообщества, идея была скорректирована под то, что не плохо бы сделать некий массовый блог, где каждый смог бы оставлять свои идеи по поводу реализаций (под это дело я сегодня даже поднял лайвстрит на субдомене своего личного домена, ибо пока не придумал названия для проекта с учётом его новой специфики) + к этому некое хранилище проверенных проектов (на гитхабе. Уже даже есть Gentoo'шный layman'овский репозиторий под это дело) + к этому некую «биржу», где люди далёкие от паяльных дел, но желающие умный дом, могли бы найти желающих чуток подзаработать мастеров паяльного дела в своём городе :).
Дополнительным бонусом являлось бы объединение (по возможности всех) людей, занимающихся этой тематикой «под одной крышей» для обмена идеями и опытом.
Читать полностью »

в 16:49, , рубрики: data mining, machine learning, restricted boltzmann machine, искусственный интеллект, машина Больцмана, машинное обучение, нейронные сети, ограниченная машина больцмана, метки: , , , , ,

image
Доброго времени суток. Этот топик рассчитан на тех, кто имеет представление об ограниченных машинах Больцмана (restricted Boltzmann machine, RBM) и их использовании для предобучения нейронных сетей. В нем мы рассмотрим особенности применения ограниченных машин Больцмана для работы с изображениями, взятыми из реального мира, поймем, почему стандартные типы нейронов плохо подходят для этой задачи и как их улучшить, а также немного пораспознаем выражения эмоций на человеческих лицах в качестве эксперимента. Те, кто представления o RBM не имеет, могут его получить, в частности, отсюда:

Реализация Restricted Boltzmann machine на c#,
Предобучение нейронной сети с использованием ограниченной машины Больцмана
Читать полностью »

в 14:28, , рубрики: нейронные сети, Программирование, роботы, сознание, метки: , ,
В свете последних интересов, нельзя не затронуть такую важную часть нейроинформатики, как работа памяти.

Было множество интересных тем, и я хочу изложить для Вас ту часть, которую я почерпнул из этого хаоса информации, в котором ежедневно находится каждый здравомыслящий человек.

Итак, начнем...

Читать полностью »

в 23:28, , рубрики: artificial intelligence, ИИ, искусственный интеллект, нейробиология, нейронная сеть, нейронные сети, нейроны, метки: , , , , , ,

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 »

в 12:18, , рубрики: python, Алгоритмы, математика, нейронные сети, метки:

Необыкновенный способ генерации лабиринтовВ этой статье я расскажу об одном необычном подходе к генерации лабиринтов. Он основан на модели Амари́ нейронной активности коры головного мозга, являющейся непрерывным аналогом нейронных сетей. При определенных условиях она позволяет создавать красивые лабиринты очень сложной формы, подобные тому, что приведен на картинке.

Вас ждет много анализа и немного частных производных. Код прилагается.
Прошу под кат!

Читать полностью »

в 15:50, , рубрики: биоинформатика, биология, бионика, биообъекты, Биотехнологии, будущее здесь, гены, нейронные сети, метки: , , , , , ,

Приветствую, читатели! Сегодня мы поговорим о биологии и химии. В 21 веке химия заняла одну из самых важных позиций в нашем обществе: всё что нас окружает, многое из того, что мы едим, даже всеми нами любимый компьютер — результат химических технологий. Но почему-то на этом эволюция химических технологий завершилась — нам известно ОЧЕНЬ много про химию, а поэтому для «копания» осталось совсем немного разделов. Ну что же. Самое время вспомнить, что биология — это наука о саморегулирующихся химических системах. Фактически, биология — это качественно новый уровень химии, где не нужны мегапаскали и тысячи кельвинов для осуществления реакции. Хотите узнать как поставить биологию на службу химическим технологиям? Добро пожаловать под кат!
Читать полностью »

в 8:38, , рубрики: data mining, restricted boltzmann machine, Алгоритмы, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машина Больцмана, нейронные сети, регуляризация, метки: , , , ,

Регуляризация в ограниченной машине Больцмана, эксперимент Привет. В этом посте мы проведем эксперимент, в котором протестируем два типа регуляризации в ограниченной машине Больцмана. Как оказалось, RBM очень чувствительна к параметрам модели, таким как момент и локальное поле нейрона (более подробно обо всех параметрах можно прочитать в практическом руководстве в RBM Джеффри Хинтона). Но мне для полной картины и для получения шаблонов наподобие таких вот, не хватало еще одного параметра — регуляризации. К ограниченным машинам Больцмана можно относиться и как к разновидности сети Маркова, и как к очередной нейроной сети, но если копнуть глубже, то будет видна аналогия и со зрением. Подобно первичной зрительной коре, получающей информацию от сетчатки через зрительный нерв (да простят меня биологи за такое упрощение), RBM ищет простые шаблоны во входном изображении. На этом аналогия не заканчивается, если очень малые и нулевые веса интерпретировать как отсутствие веса, то мы получим, что каждый скрытый нейрон RBM формирует некоторое рецептивное поле, а сформированная из обученных RBM глубокая сеть формирует из простых образов более комплексные признаки; чем-то подобным, в принципе, и занимается зрительная кора головного мозга, правда, вероятно, как то посложнее =)

Читать полностью »

в 7:41, , рубрики: Алгоритмы, конфиденциальные данные, нейронные сети, ненормальное программирование, паранойя, метки: , , ,

Одним из применений нейронных сетей является ассоциативная память. Классический пример – хранение классификации каких-либо объектов по входным данным. Но немного модифицировав алгоритм взаимодействия с сетью, можно в ней хранить длинные строковые или бинарные данные, получаемые по ключ-паролю, что также позволяет добиться также добиться высокой криптоустойчивости данных
Читать полностью »

в 8:13, , рубрики: Алгоритмы, История ИТ, нейронные сети, Регулярные выражения, метки: ,

Небольшое предисловие

Меня всегда интересовала история появлений научных понятий. Перед изучающим новый предмет сначала встает череда безликих определений. Некоторые из них таковыми и остаются, другие привлекают внимание и со временем вырастают в полноценные объекты «картины мира». В качестве недоступного идеала такого стремления можно привести высказывание Литлвуда о Рамануджане:

каждое натуральное число было его лучшим другом

Мне всегда было интересно не только освоить понятие, но и разобраться, как оно появилось. За каждым определением всегда стоит личность. Интересно понять, какие идеи лежали в основе того или иного понятия и почему новые определения были восприняты и поддержаны другими людьми с таким энтузиазмом, что остались в учебниках.

Далее будет приведено небольшое исследование подобного рода, объектом которого является понятие регулярного выражения.
Читать полностью »

в 19:15, , рубрики: machine learning, Алгоритмы, генетические алгоритмы, искусственный интеллект, нейронные сети, Программирование, метки: , ,

Давайте рассмотрим среду: в ней могут существовать частицы «еды» и агенты. С помощью сенсоров агенты могут получать информацию о среде. Если агент находится достаточно близко к частице пищи, то она считается «съеденной» и исчезает, а в тот же самый момент в случайном месте среды появляется новая частица еды. Задача группы агентов — собирать пищу. Эффективность рассматривается исходя из суммарного количества собранной пищи.

Давайте смоделируем конкурентную среду для автоматического поиска оптимального поведения группы агентов. Алгоритм поведения агентов будем конструировать в виде нейронной сети.
Читать полностью »

123...4
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