Нейронные сети

Нейронные сети (искусственная нейронная сеть) — это система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, эти процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи, поскольку нейронные сети обучаются в процессе работы.

Как начать работать с обучением нейросетей

07.11.2019, Hi-News.ru13

Еще несколько лет назад нейросети считались чем-то диковинным. Сейчас же данный инструмент осваивает все больше людей. Причем эта отрасль развивается невероятными темпами: совсем недавно нейросети учились рисовать картины, и уже сейчас выдают шедевры мирового искусства (и даже способны написать пьесу!). Но для работы любой нейросети нужны данные — без этого пользы от нее будет не больше, чем от простого компьютерного алгоритма.

Читать далее

14 сценариев развития технологий от авторитетных аналитиков

На прошлой неделе в Лондоне состоялось традиционное ежегодное мероприятие, на котором CCS Insight представила свои прогнозы развития технологий и общества в целом на ближайшие 10 лет. В этом списке можно найти несколько абстрактные предположения, но есть и конкретные прогнозы. Всего их было сделано 90, но мы поговорим о 14 самых интересных и перспективных для нас. А заодно разберемся, что это за компания, и почему ее аналитики вообще стоят прогнозы о нашем будущем.

Читать далее

Искусственный интеллект воссоздает картины Пабло Пикассо

Искусственный интеллект стремительно развивается. Недавно мы писали о том, что на что способен ИИ уже сегодня: он распознает лица, создает новые лекарства и даже пишет музыку. И это, конечно, далеко не все. На этот раз взор искусственного интеллекта пал на картину Пабло Пикассо “Старый гитарист”. Однако первым делом на холсте появился силуэт сидящей женщины. В 1998 году ученые заглянули под верхний слой краски на картине и обнаружили там первоначальный рисунок Пикассо. Сегодня, благодаря искусственному интеллекту, мы с вами можем насладиться этим скрытым произведения искусства.

Читать далее

Дизайнеры не нужны? Нейросеть теперь может расставить мебель в вашей квартире

Если раньше нейросети считались чем-то диковинным, то сейчас доступ к таким инструментам есть у многих. Причем эта отрасль развивается невероятными темпами: совсем недавно нейросети учились рисовать картины, и уже сейчас выдают шедевры мирового искусства (и даже способны написать пьесу!). Поэтому вполне логично, что человек решил использовать искусственный интеллект не только для новых открытий, но и также для упрощения повседневных задач.

Читать далее

Эта нейросеть знает, как вы будете выглядеть через 50 лет. Как она работает?

Не секрет, что сейчас нейросети чаще всего используются в фотографии. Мы уже видели, как они способны работать с анимацией на обычном компьютере, а картины, написанные искусственным интеллектом, уходят с молотка дороже произведений именитых художников. Неудивительно, что именно нейросети легли в основу приложения FaceApp, которое за считанные дни завоевало популярность во всем мире, штурмуя магазины App Store и Google Play.

Илон Маск после того, как колонизировал Марс

Читать далее

«Из нейросетей и палок»: как необычного робота научили ходить

Сегодня роботами самых причудливых форм очень сложно удивить. Однако группе ученых из Японии, кажется, это удалось. Они соорудили странных роботов из палок и… других подручных материалов. Более того, благодаря весьма продвинутой системе искусственного интеллекта, построенной на основе нейросетей, робот научился ходить. И как бы странно это ни звучало, но у такого подхода весьма перспективное будущее.

Читать далее

Нейронные сети научили превращать пиксельные изображения в фотореалистичные

Недавно нам показали «ремейк» классического шутера 1997 года Quake II, где основная работа по улучшению была сведена к интеграции технологии трассировки лучей, но на этот раз в Сети появилось кое-что поинтереснее. Наконец-то, HD-ремейк, которого мы все ждали! Один из пользователей Reddit, используя набор из нескольких нейронных сетей, смог превратить пикселизованное изображение лица космического пехотинца из классического шутера 1993 года Doom в почти фотореалистическое изображение.

Читать далее

Что чище для экологии: обучение модели ИИ или пять автомобилей?

06.06.2019, Илья Хель1

Область искусственного интеллекта часто сравнивают с нефтедобывающей промышленностью: после добычи и переработки данные, как и нефть, могут стать очень прибыльным товаром. Однако теперь становится очевидно, что эта метафора расширяется. Как и ископаемое топливо, процесс глубокого обучения оказывает огромное воздействие на окружающую среду. В новой работе ученые из Массачусетского университета в Амхерсте провели оценку жизненного цикла обучения нескольких распространенных крупных моделей искусственного интеллекта.

Читать далее

#видео | Как «умирают» искусственные нейронные сети

Вы видели, как погибает искусственная нейронная сеть? Довольно странное зрелище. Энтузиаст, называющая себя «девушкой, играющей с ИИ», поделилась с изданием Vice видео с результатом своего проекта под названием «Что я увидела перед тьмой». Программистка создала нейронную сеть и поручила ей нарисовать изображение некой несуществующей в настоящем мире девушки, а затем начала отключать у сети один за одним ее искусственные нейроны, попутно записывая получающийся результат.

Читать далее

Состязательные атаки: почему нейросеть легко обмануть?

21.05.2019, Илья Хель3

В последние годы, по мере того, как системы глубокого обучения становятся все более распространенными, ученые продемонстрировали, как состязательные образцы могут повлиять на что угодно — от простого классификатора изображений до систем диагностики рака — и даже создать угрожающую жизни ситуацию. Несмотря на всю их опасность, впрочем, состязательные примеры изучены плохо. И ученые обеспокоились: можно ли решить эту проблему?

Читать далее