Что такое генетические алгоритмы

17 июня 2019

Что такое генетические алгоритмы

Генетический алгоритм — это класс эволюционных алгоритмов поиска. Идея генетических алгоритмов основана на эволюционной теории Чарльза Дарвина. Этот алгоритм симулирует процесс естественного отбора, когда более сильные особи из популяции переживают…

Введение в Scikit-learn

16 июня 2019

Введение в Scikit-learn

Библиотека Scikit-learn — самый распространенный выбор для решения задач классического машинного обучения. Она предоставляет широкий выбор алгоритмов обучения с учителем и без учителя. Обучение с учителем предполагает наличие размеченного датасета,…

При обучении одной модели ИИ может выделяться столько же углекислого газа, сколько за время жизни пяти автомобилей

15 июня 2019

При обучении одной модели ИИ может выделяться столько же углекислого газа, сколько за время жизни пяти автомобилей

Исследователи из Массачусетского университета в Амхерсте обнаружили, что в процессе жизненного цикла обучения распространенных крупных моделей ИИ может быть выделено более 626 000 фунтов в эквиваленте углекислого газа, что почти…

MelNet: нейросеть генерирует аудиозаписи с голосами публичных личностей

14 июня 2019

MelNet: нейросеть генерирует аудиозаписи с голосами публичных личностей

Исследователи из Facebook AI опубликовали нейросеть, которая генерирует аудиозаписи с голосами публичных личностей. Примеры сгенерированных аудиозаписей находятся по ссылке. Представление аудиосигнала Сигнал имеет эквивалентные представления: в зависимости от изменений во…

PyTorch Hub: база предобученных моделей на PyTorch

14 июня 2019

PyTorch Hub: база предобученных моделей на PyTorch

PyTorch Hub — это открытая база с предобученными нейросетевыми моделями на PyTorch. Сейчас в базе 19 моделей, в том числе для задач компьютерного зрения и обработки естественного языка. PyTorch Hub…

Туториал по использованию AutoML в H2O.ai для автоматизации подбора гиперпараметров модели

13 июня 2019

Туториал по использованию AutoML в H2O.ai для автоматизации подбора гиперпараметров модели

В последнее время рост спроса на навыки в области data science рос быстрее, чем уровень квалификации специалистов. Сегодня трудно представить себе бизнес, который не выиграл бы от подробного анализа данных,…

Reasoning-RCNN: нейросеть распознает объекты из тысяч категорий

13 июня 2019

Reasoning-RCNN: нейросеть распознает объекты из тысяч категорий

Reasoning-RCNN детектирует трудно различимые объекты на изображении и работает поверх любого детектора. Reasoning-RCNN улучшает state-of-the-art результаты для нескольких соревнований: на 16% для VisualGenome, на 37% для ADE и на 15%…

Нейросеть 3D-BoNet сегментирует объекты на 3D изображениях

11 июня 2019

Нейросеть 3D-BoNet сегментирует объекты на 3D изображениях

3D-BoNet — это нейросетевая модель, которая распознает объекты на 3D изображениях и решает задачу instance сегментации в 10 раз более вычислительно эффективно по сравнению с существующими подходами. Под 3D изображением…

Google Research Football: новая среда для обучения RL-агентов

10 июня 2019

Google Research Football: новая среда для обучения RL-агентов

Google AI опубликовали новую задачу для тренировки алгоритмов обучения с подкреплением (RL). Агенты будут учиться играть в футбол. Обучения с подкреплением фокусируется на задаче обучить агентов взаимодействовать со средой, в…

Нейросеть обучили диагностировать аневризму

9 июня 2019

Нейросеть обучили диагностировать аневризму

Стэнфордская группа машинного обучения, возглавляемая Эндрю Ыном, разработала модель, которая диагностирует внутричерепные аневризмы на снимках компьютерной томографической ангиографии (КТА) головы. Датасет содержал 818 обследований от 662 уникальных пациентов с 328…

Популяционный метод увеличивает скорость аугментации в 1000 раз

9 июня 2019
популяционный метод аугментации

Популяционный метод увеличивает скорость аугментации в 1000 раз

Новый Популяционный метод аугментации (Population based augmentation, PBA) сравним по качеству с текущим state-of-the-art методом AutoAugment от Google, однако работает в тысячу раз быстрее, что позволяет широко использовать его разработчикам.…

Mesh R-CNN: нейросеть, которая моделирует 3D форму объектов

8 июня 2019

Mesh R-CNN: нейросеть, которая моделирует 3D форму объектов

Mesh R-CNN — это нейросетевая архитектура, которая для объектов входного изображения предсказывает их форму. Модель была описана в работе от Facebook AI Research (FAIR). По метрикам Mesh R-CNN обходит существующие…

Google AI представила библиотеку TensorNetwork для эффективных вычислений в квантовых системах

6 июня 2019

Google AI представила библиотеку TensorNetwork для эффективных вычислений в квантовых системах

С помощью новой библиотеки TensorNetworks от GoogleAI стало общедоступным использование тензорных сетей, которые играют большую роль в современной квантовой физике. Однако, помимо применения в квантовых системах, тензорные сети все чаще…

TensorWatch: библиотека для мониторинга и визуализации моделей

6 июня 2019

TensorWatch: библиотека для мониторинга и визуализации моделей

TensorWatch — это инструмент для отладки и визуализации процесса обучения моделей. Библиотека была разработана Microsoft Research. Основной функционал инструмента — мониторинг процесса обучения моделей в режиме реального времени в Jupyter…

VQ-VAE-2: генерация реалистичных разноплановых изображений

5 июня 2019

VQ-VAE-2: генерация реалистичных разноплановых изображений

Исследователи из DeepMind предложили использовать модифицированный вариационный автокодировщик для генерации правдоподобных разноплановых изображений. VQ-VAE-2 конкурирует по результатам с state-of-the-art подходами. Архитектура помогает избавиться от недостатков использования GAN-ов для генерации изображений.…

Как сверточные нейросети помогают дронам учиться летать

4 июня 2019

Как сверточные нейросети помогают дронам учиться летать

В Intel с помощью сверточной нейросети обучили дрона летать в динамичной среде. Система тестируется как симулированном пространстве, так и в реальном. Результаты системы превосходят state-of-the-art подход и сравнимы с профессиональным…

Amazon Alexa распознает эмоции по голосу с помощью нейросетей

4 июня 2019

Amazon Alexa распознает эмоции по голосу с помощью нейросетей

Разработчики из Alexa Research в Amazon опубликовали описание модели, которая распознает эмоции по интонации голоса человека. В качестве модели разработчики использовали автокодировщик, который позволяет обучаться на неразмеченных данных. Обычно классификация…

EDVR: нейросеть восстанавливает кадры из видеозаписи

3 июня 2019

EDVR: нейросеть восстанавливает кадры из видеозаписи

В соревновании по восстановлению видеозаписей NTIRE19 победила архитектура (EDVR), основанная на сверточных нейросетях. Модель решает проблемы восстановления резкости при приближении кадра и восстановления содержания размытых кадров в видеозаписи. Результаты EDVR…

DeepMind обучили агентов играть в многопользовательскую игру на уровне человека

1 июня 2019

DeepMind обучили агентов играть в многопользовательскую игру на уровне человека

Исследователи из DeepMind обучили мультиагентную систему, которая играет в Quake III Arena: Capture The Flag так же хорошо, как человек. Методы обучения с подкреплением (RL) показывают хорошие результаты в случае…

EfficientNet: как масштабировать нейросеть с использованием AutoML

31 мая 2019

EfficientNet: как масштабировать нейросеть с использованием AutoML

В рамках ICML 2019 была опубликована работа, в которой исследователи предлагают метод для оптимизации сверточных нейросетей. Предыдущие методы произвольно масштабировали размерность нейросети (например, количество слоев и параметров). Предложенный метод равномерно…

SANet: модель, которая переносит стиль с картины на изображение

30 мая 2019

SANet: модель, которая переносит стиль с картины на изображение

Artificial Intelligence Research Institute в Корее опубликовали SANet — нейросетевую модель, которая накладывает на изображение стиль с картины. В нейросети можно регулировать параметр, который отвечает за то, насколько сильно модифицируется…