WaveNetEQ нейросеть улучшает качество аудиозаписи

2 апреля 2020

WaveNetEQ нейросеть улучшает качество аудиозаписи

WaveNetEQ — это генеративная нейросеть, которая восстанавливает утерянные части аудиозаписи во время звонка. Модель основана на архитектуре WaveRNN от DeepMind. Исследователи выучили WaveNetEQ генерировать продолжение короткой аудиозаписи. Результаты модели сопоставимы…

LaserTagger: state-of-the-art модель для генерации текста от Google AI

3 февраля 2020

LaserTagger: state-of-the-art модель для генерации текста от Google AI

LaserTagger — это нейросетевая модель для генерации текста, которая размечает входную последовательность. Нейросеть рассматривает задачу генерации текста как задачу редактирования текста. Целевые тексты восстанавливаются из входных текстов с помощью трех…

Reformer: трансформер, который тратит меньше памяти и быстрее обрабатывает данные

18 января 2020

Reformer: трансформер, который тратит меньше памяти и быстрее обрабатывает данные

Трансформеры являются state-of-the-art архитектурой для решения задач обработки естественного языка. Reformer — это модификация для стандартного трансформера, которая позволяет расходовать меньше памяти и быстрее обрабатывает данные при обучении. В стандартном…

Как в Google AI используют нейросети для предсказания осадков

16 января 2020

Как в Google AI используют нейросети для предсказания осадков

В Google AI использовали сверточную нейросеть для предсказания атмосферных осадков на ближайшие 6 часов. Модель основывается на архитектуре U-Net. Предложенная нейросеть обходит традиционные модели для предсказания осадков по точности предсказаний.…

Как transfer learning работает для задач с медицинскими снимками

9 декабря 2019

Как transfer learning работает для задач с медицинскими снимками

Transfer learning — это метод обучения нейросетей, когда знания нейросети, которая была обучена на одной задаче, переносятся на другую задачу. Такой двухступенчатый метод нашел широкое применение в задачах компьютерного зрения…

SGD: датасет с диалогами для обучения персональных ассистентов

1 ноября 2019

SGD: датасет с диалогами для обучения персональных ассистентов

В Google AI опубликовали датасет с диалогами для обучения персональных ассистентов. Schema-Guided Dataset (SGD) состоит из 18 тысяч размеченных разговоров между пользователем и персональным ассистентом. В датасете обеспечивается разнообразие тем…

Google AI опубликовали окружение для исследования биоразнообразия

1 ноября 2019

Google AI опубликовали окружение для исследования биоразнообразия

На конференции Biodiversity Next Google AI представили окружение для исследователей биоразнообразия. Окружение позволяет использовать стандартизованные данные и внедрять ML алгоритмы в исследования. Разработка велась совместно с Global Biodiversity Information Facility…

Как использовать нейросеть для диагностирования кожных заболеваний

16 сентября 2019
google2

Как использовать нейросеть для диагностирования кожных заболеваний

В Google обучили нейросеть, которая детектирует кожные заболевания на изображении. По результатам, модель достигает точности сертифицированного дерматолога при определении 26 типов кожных заболеваний. Точность определения кожных заболеваний терапевтами и дерматологами…

Google опубликовали два датасета с записями диалогов

7 сентября 2019

Google опубликовали два датасета с записями диалогов

Google опубликовали два датасета с диалогами для обучения виртуальных ассистентов: Coached Conversational Preference Elicitation (CCPE) и Taskmaster-1. Первый набор данных содержит разговоры людей о своих предпочтениях. Второй датасет описывает то,…

WANN: нейросеть, которая не требует поиска параметров

30 августа 2019

WANN: нейросеть, которая не требует поиска параметров

Разработчики Google AI опубликовали новую нейросетевую архитектуру Weight Agnostic Neural Network. WANN — это нейросеть, которая выдает правдоподобные результаты с случайными параметрами. Стандартно обучение нейросети сводится к подбору архитектуры модели…

Как обучить нейросеть на шумных данных для задачи классификации

28 августа 2019

Как обучить нейросеть на шумных данных для задачи классификации

В Google предложили модифицированную логистическую функцию ошибки (Bi-Tempered Logistic Loss), которая устойчива к шумным данным. Качество ML-моделей напрямую зависит от качества данных, на которых они обучались. Данные из реального мира…

Нейросеть от Google AI распознает жесты в реальном времени

22 августа 2019

Нейросеть от Google AI распознает жесты в реальном времени

Goole AI опубликовали подход для распознавания жестов в реальном времени с камеры телефона. Модель реализована в MediaPipe, открытом фреймворке для обработки видео- и аудиоданных. Текущие state-of-the-art решения нуждаются в вычислительной…

iCassava: нейросеть распознает болезни растений по изображению

21 августа 2019

iCassava: нейросеть распознает болезни растений по изображению

Недавно завершилось соревнование iCassava. Задача заключалась в разработке системы для выявления заболеваний у растения маниок на основе изображения его листьев. Маниок — это второй по популярности источник карбогидратов в Африке.…

Нейросеть от Google AI различает спикеров на аудиозаписи

19 августа 2019

Нейросеть от Google AI различает спикеров на аудиозаписи

Разработчики в Google AI опубликовали нейросетевую модель, которая распознает спикеров на аудиозаписи. Нейросеть была протестирована на задаче распознавания аудиозаписей медицинских обследований. В сравнении с state-of-the-art моделью предложенный подход сокращает процент…

TCC: нейросеть накладывает звук на видеозапись

13 августа 2019

TCC: нейросеть накладывает звук на видеозапись

Temporal Cycle-Consistency Learning (TCC) — это алгоритм для распознавания действий на видеозаписи. TCC обучается self-supervised. Одно из применений алгоритма — перенос звука с одной видеозаписи на другую. Код нейросети доступен…

Нейросеть реконструировала строение мозга мухи в 3D

7 августа 2019

Нейросеть реконструировала строение мозга мухи в 3D

Исследователи из Google AI разработали нейросеть, которая воссоздала структуру мозга мухи в 3D. В качестве архитектуры были использованы Flood-Filling нейросети. Neuroglancer — это 3D-интерфейс для изучения структуры мозга мухи, который…

YouTube-8M Segments: датасет с видеозаписями из YouTube

29 июня 2019

YouTube-8M Segments: датасет с видеозаписями из YouTube

YouTube-8M — это датасет с видеозаписями из YouTube, который собрали в Google. В обновленной версии датасета для части видеозаписей разметили содержание видео в динамике. Компания запустила соревнование по анализу видеоданных…

Модель от Google AI предсказывает время задержки автобуса

28 июня 2019

Модель от Google AI предсказывает время задержки автобуса

Google Maps выпустили обновление, в котором можно отслеживать реальное время прибытия общественного транспорта. Нейросеть оценивает время задержки автобуса, и время на дорогу рассчитывается с учетом предсказанной задержки. Этот функционал действует…

OFC: новый метод для поиска архитектуры модели от Google AI

26 июня 2019

OFC: новый метод для поиска архитектуры модели от Google AI

В Google AI разработали новый метод подбора модели обучения с подкреплением. Использование метода сокращает количество моделей для тестирования в реальных экспериментах.  Обучение с подкреплением — это такая группа алгоритмов, в…

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…

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…