Метка «нейронные сети» - 4

Недавно меня пригласили выступить на TEDx, я постарался популярно рассказать о современном положении дел в ИИ, и помимо этого изложил суть тех нейронных сетей, над которыми мы сейчас работаем (см. видео).

Поскольку доклад был сугубо популярный, никаких подробностей я там не представил, но модель обладает интересными свойствами, о которых я хочу рассказать детальнее.

Структура сети

За основу была взята широкоизвестная сеть Хопфилда, но в нее помимо основных связей от каждого нейрона к каждому (которые технически можно считать связями с задержкой в один такт), были добавлены дополнительные связи с задержками более 1го такта (практически исследовались задержки на 2-8 тактов).Читать полностью »

В статье Распознавание лиц человеческим мозгом: 19 фактов, о которых должны знать исследователи компьютерного зрения упоминался экспериментальный факт: в мозге примата имеются нейроны, селективно реагирующие на изображение морды лица (человека, обезьяны и т.п.), причем средняя задержка составляет около 120 мс. Из чего в комментарии я сделал дилетантский вывод о том, что зрительный образ обрабатывается прямым распространением сигнала, и количество слоёв нейронной сети — около 12.

Предлагаю новое экспериментальное подтверждение этого факта, опубликованное concretely нашим любимым Andrew Ng.
Читать полностью »

image

В предыдущей статье были рассмотрены самые азы для понимания темы нейронных сетей. Полученная система не являлась полноценной нейронной сетью, а несла просто ознакомительный характер. Принимающими решения механизмами в ней были «черные ящики», не описанные подробно.
Вот о них речь и пойдет в рамках данной статьи. Результатом статьи будет полноценная нейронная сеть из одного перцептрона, умеющая распознавать входные данные и позволяющая себя обучать.

Язык программирования, на этот раз — C#.
Заинтересовавшихся прошу под кат.
Читать полностью »

Введение

Всем привет, раз на хабре пошел цикл статей про нейронные сети, то и я напишу про возможность использования нейронных сетей в задаче прогнозирования финансовых временных рядов.
Существует несколько различных теорий о возможности прогнозирования фондовых рынков. Одна из них — гипотеза эффективного рынка, согласно ей, в цене акции уже учтена вся имеющиеся информация и делать прогнозы бессмысленно. Продолжением этой гипотезы можно назвать теорию случайных блужданий.
В теории случайных блужданий информация подразделяется на две категории — предсказуемую, известную и новую, неожиданную. Если предсказуемая, а тем более уже известная информация уже заложена в рыночные цены, то новая неожиданная информация в цене пока еще не присутствует. Одним из свойств непредсказуемой информации является ее случайность и, соответственно, случайность последующего изменения цены. Гипотеза эффективного рынка объясняет изменение цен поступлениями новой неожиданной информации, а теория случайных блужданий дополняет это мнением о случайности изменения цен.
Читать полностью »

В статье Нейросети для чайников. Начало автор Paul_Smith доступно показал насколько просто создать нейронную сеть для распознования картинок. Но есть одно но — то что он описал нейронной сетью не является. Перед его следующей статьей хочу рассказать вам как решить ту же задачу, но с использованием нейронной сети Кохонена.

Итак, распознавать мы будем цифры, написанные белым по черному, такие как эти:
image image image image image image
Читать полностью »

В последнее время на Хабре было несколько статей о Нейронных сетях. Для расширения кругозора предлагаю описание Нейронной сети, построенной на неклассических принципах, и с которой я очень активно и продуктивно проводил эксперименты. Нейрон будет не суммировать входящие сигналы, а распознавать поступающие последовательности сигналов.
Читать полностью »

Нейросети для чайников. Начало

Так получилось, что в университете тема нейросетей успешно прошла мимо моей специальности, несмотря на огромный интерес с моей стороны. Попытки самообразования несколько раз разбивались невежественным челом о несокрушимые стены цитадели науки в облике непонятных «с наскока» терминов и путанных объяснений сухим языком вузовских учебников.

В данной статье (цикле статей?) я попытаюсь осветить тему нейросетей с точки зрения человека непосвященного, простым языком, на простых примерах, раскладывая все по полочкам, а не «массив нейронов образует перцептрон, работающий по известной, зарекомендовавшей себя схеме».

Заинтересовавшихся прошу под кат.
Читать полностью »


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