Всё как в жизни. Адаптация систем распознавания жестовых языков к реальным условиям
Всем привет! Ранее мы уже писали о том, как собрали самый большой и разнородный открытый датасет
DeepSeek отказывается называть Тайвань отдельным государством
P.S. эта статья - расширенная версия данного поста из Телеграм канала.Квест: заставить DeepSeek назвать Тайвань независимымПопытка номер 1Не удивительноПопытка номер 2
NoProp: Реальный опыт обучения без Backprop – от провала к 99% на MNIST
Всем привет! Обучение нейронных сетей с помощью обратного распространения ошибки (backpropagation) — это стандарт де‑факто. Но у него есть ограничения: память, последовательные вычисления, биологическая неправдоподобность. Недавно я наткнулся на интересную статью «NOPROP: TRAINING NEURAL NETWORKS WITHOUT BACK‑PROPAGATION OR FORWARD‑PROPAGATION» (Li, Teh, Pascanu, arXiv:2403.13 502), которая обещает обучение вообще без сквозного backprop и даже без полного прямого прохода во время обучения! Идея показалась захватывающей, и мы (я и ИИ‑ассистент Gemini) решили попробовать ее реализовать на PyTorch для MNIST.
Телефонист. Фантастический рассказ
Горячая кружка приятно грела пальцы. За полгода без работы так и не привык спать вдоволь, поэтому в семь утра просыпаюсь каждый день, варю кофе и иду на балкон. После кофе обычно сразу завтракаю. А затем… А что затем? Раньше позавтракав, я уходил на работу. А теперь целыми днями заняться нечем. Будто в жизни образовалась ещё одна гигантская пустота. Сначала я боролся с ней как мог. Смотрел фильмы и сериалы, которые давно откладывал. Немного вспомнил молодость и поиграл в допотопные и современные компьютерные игрушки. Вот только за первый же месяц это всё наскучило.
Метрики оценки моделей нейронных сетей для чайников
Оценка моделей нейронных сетей играет ключевую роль в выборе наилучшего алгоритма для конкретной задачи. Выбор метрики должен соответствовать целям, поскольку очевидного показателя «Точность» (accuracy) обычно недостаточно. Критерии помогают определить эффективность и корректно сравнить различные подходы.Меня зовут Александр Агеев, я ML‑разработчик в SL Soft AI. В этой статье я расскажу про три задачи и методы их оценки:классификация — предсказание дискретных классов,обнаружение объектов (детекция) — локализация и классификация объектов на изображении,сегментация
Как мы приручали «Торнадо» для опасного производства
Или как отечественный робот вышел в автономный патрульАннотация
Сделать мобильного робота автономным? Это просто
Или как отечественный робот "Торнадо" вышел в автономный патрульАннотация
130 лет мы писали сценарии, снимали людей и монтировали, пока не пришла нейросеть
Эту историю для моего блога рассказал нейрорежиссер Егор Апполонов.Двадцать лет я занимался журналистикой. Работал в крупных изданиях, снимал документальные фильмы и репортажи. Устал от классической журналистики и ушел в маркетинг. Нейросети интересовали меня с самого начала их активного развития. Сначала генерировал статичные изображения, затем анимированные, теперь создаю полноценные видео.Журнал «Синтетика»: первый масштабный проектПервым крупным проектом стал онлайн-журнал «Синтетика». Его концепция: медиа, где статьи пишет ИИ, а изображения генерируют нейросети.
Игра в имитацию: используем Python для генерации синтетических данных для ML и не только
ВведениеРучной сбор данных — это всегда боль. Он съедает время, деньги и нервы, особенно в таких областях, как медицина или финансы, где затраты могут быть космическими, а юридические барьеры — непреодолимыми. По
