Статьи и вопросы по тегу "нейронные сети"

Приглашаем вас на вебинар «Методы суррогатного моделирования сложных динамических систем», который пройдет 16 февраля в 10:00 по московскому времени. 

Суррогатные модели — это эффективный способ ускорить вычисления путем замены энерговычислительных расчетов более простыми моделями машинного обучения. В этом докладе мы расскажем основные идеи и пути решения такого типа задач, а также о реальном применении суррогатных моделей в приложениях. 
 

В докладе излагаются принципы построения нейронных сетей для адаптации антенной решетки, обнаружения сигнала на фоне помех и фильтрации сигнала.

В докладе будет рассмотрен подход к распознаванию огня на видео на основе нейронных сетей и глубокого обучения. Будут освещены основные сложности, возникающие при распознавании огня на видеоизображении, а так как готовить и размечать свои данные для обучения, и тестировать обученные модели.

Открытый онлайн курс по машинному обучению для нужд медицинской мехатроники и робототехники, и не только. Лекции, практики, лабораторные работы (4+6+3). С применением языков MATLAB, Python, GNU-Octave для решения задач и программирования "железа". С использованием медицинских данных из открытых источников и данных от наших коллег. Курс для начинающих, у которых серьезные намерения, примерно на 100 часов упорной работы. Если вы хотя-бы сомневаетесь, что в выражении f(x)=dy(x)/dx наверное не стоит сокращать d, то можно приступать.

Представляем вашему вниманию пять новы онлайн-курсов по MATLAB (МAOTS).

Четыре курса открыты для всех в свободном доступе, по прохождении которых вам будет выдан сертификат.

Перевод статьи Convolutional Neural Network 3 things you need to know

Глубокое обучение - это метод машинного обучения, который учит компьютеры делать то, что естественно для людей: учиться на собственном примере. Глубокое обучение - это ключевая технология, лежащая в основе беспилотных автомобилей, позволяющая им распознавать знак остановки или отличать пешехода от фонарного столба. Это ключ к голосовому управлению в потребительских устройствах, таких как телефоны, планшеты, телевизоры и громкоговорители. В последнее время глубокому обучению уделяется много внимания и не зря. Это достижение результатов, которые раньше были невозможны.

При глубоком обучении компьютерная модель учится выполнять задачи классификации непосредственно из изображений, текста или звука. Модели глубокого обучения могут достигать высочайшей точности, иногда превышающей производительность человеческого уровня. Модели обучаются с использованием большого набора помеченных данных и архитектур нейронных сетей, которые содержат много слоев.

Этапы разработки:

• Идентификация модели электропривода
• Моделирование системы управления
• Применение искусственных нейронных сетей

Представлена лабораторная работа по теме "Реализация нейроной сети CMAC в Матлаб", предлагаемая студентам МФТИ и НИУ ВШЭ в рамках курсов "Нейросетевые технологии".

Автор материала - Ю.П.Маслобоев.

При разработке Neural Network Toolbox использованы принципы объектно-ориентированного программирования. Основной объект – нейронная сеть. В этом разделе описаны основные свойства сети. Автор материала - Ю.П.Маслобоев.

В данной статье кратко рассказывается о процессе взлома captcha используемой ранее при входе на сайт Хабрахабр. 
Целью работы является применение знаний на практике и проверка сложности каптчи. 
При разработке алгоритма использован Matlab.