Разработан новый алгоритм классификации без отрицательных данных в датасете

29 ноября 2018
алгоритм классификации без отрицательных данных в датасете

Разработан новый алгоритм классификации без отрицательных данных в датасете

Исследователи проекта RIKEN разработали новый метод машинного обучения, который позволяет обучать модели классифицировать объекты без отрицательных данных в обучающем датасете. В задачах классификации алгоритмы используют положительные и отрицательные данные. Например,…

Обучение нейронных сетей: проклятие размерности

3 октября 2018
обучение нейронной сети - проклятие размерности

Обучение нейронных сетей: проклятие размерности

Представьте, что вы альпинист на вершине горы и наступает ночь. Вам нужно добраться до лагеря, что внизу скалы, но в свете тусклого фонарика вы можете видеть лишь на несколько метров.…

Деформирующие автоэнкодеры

2 октября 2018
DAE-deforming-autoencoders-e1537543914660

Деформирующие автоэнкодеры

В настоящее время генеративные модели привлекают к себе огромное внимание в мировой среде машинного обучения. Этот тип моделей имеет практическое применение в различных сферах. Одни из самых эффективных и широко…

Автоэнкодеры: типы архитектур и применение

11 сентября 2018
автоэнкодер

Автоэнкодеры: типы архитектур и применение

Autoencoder (автокодер, автоэнкодер, AE) — нейронная сеть, которая копирует входные данные на выход. По архитектуре похож на персептрон. Автоэнкодеры сжимают входные данные для представления их в latent-space (скрытое пространство), а затем…

Генеративно-состязательная нейросеть (GAN). Руководство для новичков

29 августа 2018
генеративно-состязательная нейросеть GAN

Генеративно-состязательная нейросеть (GAN). Руководство для новичков

Генеративно-состязательная нейросеть (Generative adversarial network, GAN) — архитектура, состоящая из генератора и дискриминатора, настроенных на работу друг против друга. Отсюда GAN и получила название генеративно-созтязательная. В случае работы с изображениями, во…

Как работает сверточная нейронная сеть: архитектура, примеры, особенности

17 июля 2018
сверточная нейронная сеть пример

Как работает сверточная нейронная сеть: архитектура, примеры, особенности

Сверточная нейронная сеть основана на удивительно мощной и универсальной математической операции. В этой статье мы шаг за шагом рассмотрим механизм их работы на примере стандартной полностью рабочей сети, и изучим…