«Янки при дворе короля Артура» начали нас знакомить с жанром попаданцы. На сегодня все больше авторов описывают нам заброшенные мира, далекое прошлое или будущее, куда попадает главный герой, с помощью силы какого-то колдуна, или случайным вмешательством других надмиров. События описываются настолько ярко и реалистично, что мы случайно становимся соучастниками приключений.

«Сын лекаря» Матвей Курилкин рассказывает историю простого парня, жизнь которого меняется абсолютно, когда он попадает в тело другого мужчины. Здесь и приключения, и любовь.

«Чародей с гитарой». Студент юридического факультета попадает в другой мир, из которого пытается поскорее выбраться, не зная, что именно здесь ждет его судьба.

Алан Дин Фостер мастер в этом жанре.

Гоблин — Тайниковский

Гоблин — Тайниковский

«Гоблин» – фантастический роман, первая книга цикла «Эволюция Кинга», жанр ЛитРПГ, попаданцы. Многие считают, что гоблины это маленькие глупые создания, мало на что способные в бою, и победу могут одержать только над слабым противником, да и то…

Один и без оружия — Владимир Корн

Один и без оружия — Владимир Корн

Любой дар может стать и проклятием. Именно так и произошло в случае с Игорем Черниговским, которого в этом мире знают как Теоретика. Дар эмоционала здесь редок. Причем настолько, что обладающих им можно перечесть по пальцам одной руки. Конкуренция…

Генезис — Кирилл Клеванский

Генезис — Кирилл Клеванский

Война все еще пылает пожарами где-то на западе, но Тима это больше не волнует. С присущей ему самоотдачей он погружается в новую для себя атмосферу. Атмосферу магии, волшебства, светских увеселений, плетущихся интриг и ярких приключений. Одна мечта. ..

Алтарных дел мастер — Николай Степанов

Алтарных дел мастер — Николай Степанов

Еще недавно боярин Данила жил в Москве и звался Александром Еремеевым. То была другая Москва. Та, в которой колдунами и магами называли себя только аферисты и шарлатаны. Там он работал в финансовой конторе, где наделал немало такого, что не…

Иной мир. Часть третья — Никита Шарипов

Иной мир. Часть третья — Никита Шарипов

Неужели это все? Они проиграли? Слишком сильный был выбран противник. Теперь за группой, направляющейся в Феррум, следует по пятам целая армия. А Никита, израненный и изможденный, с горсткой союзников вынужден отсиживаться в пещерах. Хорошо, что с…

Интервенция — Сергей Ким

Интервенция — Сергей Ким

• Автор: Ким Сергей
• Жанр: Попаданцы / Фантастика, фэнтези

Обычный российский город Владимирск подвергается атаке из другого мира. В рядах атакующих – легионеры новоримской империи, маги и драконы. Командир разведроты старший лейтенант Сергей Вяземский оказывается в эпицентре боя, участвуя в обороне города….

День, который не изменить — Борис Батыршин

День, который не изменить — Борис Батыршин

Борис Батыршин – российский писатель, в активе которого фантастические книги и для детей, и для взрослых. Чаще всего автор работает в жанре исторического романа, используя приём «попадания», перемещения героя из нашего времени в другие исторические…

Два дебила на ракете: wtf — Сергей Вишневский

Два дебила на ракете: wtf — Сергей Вишневский

Однажды белорус, украинец и русский попали в далекое будущее. На планете царит культ просвещения, науки и знаний, в карманах по нулям, о сале и картошке и борще никто даже не слышал! Что? Похоже на затянувшийся анекдот? Похоже, только почему-то. ..

Хаотическая прокачка — Владимир Батаев

Хаотическая прокачка — Владимир Батаев

Жизнь – не игра в карты. Хотя вот Система думает иначе, зато и карты выдаёт волшебные. Оружие, доспехи, боевые и магические умения, даже рабы-игроки – собирай колоду из того, что считаешь нужным и сможешь раздобыть. Только вот здесь, в отличие от…

Флаг над крепостью — Андрей Васильев

Флаг над крепостью — Андрей Васильев

Мир Ковчега принимает все более и более обжитой вид, но это не значит, что на его карте не осталось «белых пятен», которые так интересны людям с шилом в одном месте. Вот только иногда любопытство может завести в такие места, из которых будет не так…

Попаданка я и моя драконья судьба — Лина Алфеева

Попаданка я и моя драконья судьба — Лина Алфеева

Земная девушка не сдается. Никогда! Ни при каких обстоятельствах. Даже если её умыкнул в другой мир серебряный дракон, чтобы подарить заклятому врагу. Повелитель бронзовых, вы попали! Вот не стоило вам предлагать русской попаданке должность…

Чужое сердце — Кирилл Клеванский

Чужое сердце — Кирилл Клеванский

Дорогу осилит идущий… Дорога Тима, оказавшегося волею судеб в другом мире, началась с нового, хилого и больного тела, с роли, которой не позавидует и раб. Но все это преодолимо, ведь, сколь ни был бы ты слаб, смелость и отвага в сердце всегда…

Род Верд. Книга 1 — Алексей Губарев

Род Верд. Книга 1 — Алексей Губарев

Вместо ритуала, пробуждающего родовую магию, я попал в мир Игры! И это лишь начало проблем! А тут ещё и боги обратили на меня внимание… Вместо ритуала, пробуждающего родовую магию, я попал в мир Игры! И это лишь начало проблем! А тут ещё и боги. ..

Сеньор — Гай Юлий Орловский

Сеньор — Гай Юлий Орловский

Паладин почти свободно проходит по зачарованным землям, получает от гномов волшебный молот, от феи – Зеленый меч, он не поддается чарам могущественных колдунов… однако что будет, когда он столкнется с такими же могучими рыцарями, которые в свое…

Хозяин Амура — Дмитрий Хван

Хозяин Амура — Дмитрий Хван

Все глубже проникает в окружающий мир держава, основанная нашими современниками в глубине Сибири XVII века. Все труднее приходится и ее руководителям, и рядовым гражданам. С каждым годом все больше вызовов выпадает на долю ангарцев. Жизнь человека –…

Царь с Востока — Дмитрий Хван

Царь с Востока — Дмитрий Хван

Ангарское государство, построенное в далёкой Сибири семнадцатого века переселенцами из Российской Федерации, за прошедшие десятилетия достигло невиданных успехов. Ангария выросла и окрепла, широко расправив плечи и крепко встав на ноги, словно…

Ученик Теней — Вадим Фарг

Ученик Теней — Вадим Фарг

• Автор: Фарг Вадим
• Жанр: Попаданцы / Фантастика, фэнтези

Ещё вчера, расскажи кто, что в самый хреновый день моей жизни, я попаду в мир, где царит магия, посмеялся бы в лицо. Параллельная реальность, всевозможные существа из разных точек Мироздания, Центральный мир. Серьёзно? Вы в это верите? Меня зовут…

Ученик Теней 2 — Вадим Фарг

Ученик Теней 2 — Вадим Фарг

• Автор: Фарг Вадим
• Жанр: Попаданцы / Фантастика, фэнтези

Мироздание трещит по швам. Чудовища Тёмной Вселенной норовят прорваться наружу. Но их уже поджидают те, кто прошёл обучение в магических Школах. Однако силы неравны. Монстров всё больше, и Трещина расширяется. Тогда у них на пути становятся те, у…

Казань — Алексей Вязовский

Казань — Алексей Вязовский

«Казань» – фантастический роман Алексея Вязовского, вторая книга цикла «Русский бунт», жанр альтернативная история, попаданцы. Пугачевское восстание, страшный и кровавый 18-й век. Россия в огне и в центре этого пламени – наш современник, очутившийся…

Русский бунт — Алексей Вязовский

Русский бунт — Алексей Вязовский

Емельян Пугачев заставил говорить о себе не только всю Россию, но и Европу и даже Северную Америку. Одни называли его самозванцем, авантюристом, иностранным шпионом, душегубом. Другие считали народным заступником и правдоискателем, признавали…

Комментарии

Обожаю этого автора! Прослушала все его произведения, которые в свободном доступе! Очень интересно и захватывающе))) [leech=! ]!

Владимир Поселягин все книги по сериям по порядку список

Владимир Поселягин — российский писатель родом из Татарстана.

После школы Владимир окончил училище по специальности «техник связи». Но работать по профессии не стал. Будучи безработным он начал посвящать время писательству, сочиняя разные истории. Автор уверен, что своими романами он сможет восполнить недостаток хороших книг в жанре альтернативной истории, которые касаются темы Великой Отечественной войны.

Фанаты творчества писателя могут насладиться увлекательными приключениями «попаданцев», которые оказались в гуще военных действий или были перенесены в другие миры. Представляем вам все книги Владимира Поселягина по сериям  по порядку — полный список.

Наемник

Наемник

Антон Кремнев жил и взрослел на Земле. Здесь остались все его друзья и родные, здесь он полюбил экстремальный туризм в тайге.

В ходе одного из походов главного героя похищают, и он оказывается в Антране. После этого Кремнев становится летчиком космического корабля, который страстно мечтает вернуться на родину, чтобы снова повидать семью и отомстить врагам.

Внезапная находка – крейсер, который ранее принадлежал пиратам, – дает главному герою надежду на осуществление мечты. Осталось подлатать аппарат и можно отправляться в путь…

Патрульный

Война – глубокая тема не только для исследователей и историков, но и для авторов фантастических романов.

Новая книга Владимира Поселягина – это продолжение удивительных странствий Антона Кремлева.

После начала войны и нахождения перспективной системы его эскадра становится частью Имперского Флота. Ей дано задание охранять самую проблемную систему…

Мусорщик

У Антона Кремнева огромный опыт путешествий по иным мирам и вселенным. Он служил верой и правдой империи, ни разу не подвел тех, кто ему доверял.

Но в настоящее время, когда все обязательства сняты, Кремнев намерен заняться тем, что ему всегда хотелось. Мужчина много лет интересовался артефактами Древних и хотел уехать на их поиски.

Задача крайне сложная: требует серьезной подготовки и никто не даст гарантий на хороший результат. Во время путешествия он оказывается на планете-тюрьме. Выбраться отсюда почти нереально, но он не привык сдаваться…

Наши там (Центрполиграф)

Рейдер

Привычка оставаться собой – это всё, что было при Борисе Градове, когда он попал в другой мир.

Жизненная мудрость, смекалка и незаурядный ум помогали ему выходить сухим и не из таких передряг, но и ранее такие проблемы не сваливались ему на голову.

После странного научного эксперимента Борис оказывается непонятно где и непонятно зачем. Или же у этого результата есть смысл?

Бродяга

Наконец Борису повезло, хотя и здесь можно поспорить: он попал на Землю в своём старом обличии.

Но появилась новая проблема — выживания на своей планете и поиски возможностей для возвращения на Хлою. Но возникает еще один вопрос: а действительно ли он побывал в том мире или это плод его воображения, который был затуманен множеством электроразрядов при поломке в машине времени?

Сашка

Александр Поляков хоть и мечтал о новом шансе и о новой жизни, но никогда не думал, что всё это случиться в реальности.

Теперь у него новая жизнь, новые родные и ещё большая ответственность. Огромная. Ведь он оказался в период 41-го года. Ленинградская область, неподалеку от Чудского озера.

Он должен выбрать: бросить умирать новую семью или, собрав силы в кулак, вытащить её из этой напасти? Это сложно, особенно когда новому телу нет и 12-ти лет. Но ответственность, волевые качества, а главное – страсть к победе осталась у главного героя еще с прошлой жизни.

Маг

Маг. Начало

Во время жизни на Земле главный герой был убийцей.

После армии, круглый сирота возвращается домой, где неожиданно сталкивается с детдомовским знакомым, который перевернул его жизнь на 180 градусов. Он помогает ему стать участником одной из московских группировок, заместителем главаря. Но всё это осталось позади.

Теперь он маленький мальчик, который имеет удивительный магический дар. Он находится в спокойном и стабильном мире. Однако очень скоро эта стабильность исчезнет. Ведь сирота растет не по годам и вынашивает весьма амбициозные планы…

Маг. Школа

Юный маг оказывается в чужом мире, где вовсю разгорелась война, погибают люди, покоряются территории. Вокруг – смерти и кровь. Главный герой оказывается прямо на пути у атакующих нацистов. Что делать? Может, грамотнее будет скрыться, чем вступать с ними в противостояние?

41-й год. Немецкие солдаты преуспевают, они пока не нашли такого сопротивления, которое заставило бы их бежать. Русские начали сдавать позиции. Но захватчики еще не знают, с чем придется скоро иметь дело, когда юный волшебник решится вступить в бой.

Этот мальчишка будет пострашнее огромной армии обученных бойцов.

Военная фантастика (АСТ)

Современный фантастический боевик (АСТ)

Я из будущего

Цель, которую себе наметил Ворх Росс, почти выполнена, и на руинах былых человеческих государств начинается возникновение нового анклава, но перед ним стоит уже иная задача.

Действие возымел артефакт Древних, некая «машина времени», и наш герой перенесся в далекое прошлое.

В тот период, когда человеческие цивилизации еще существовали и вот-вот должны разрушиться под натиском военных флотов архов.

Становление

«Становление» – продолжение приключений известного героя.

Ворх Росса оказывается не просто в другом мире, а появляется на странной и враждебной планете.

На Зории все гораздо сложнее. Чтобы здесь остаться в живых, нобходимо задействовать все свои умения и ум, а главное, не потерять веру и страсть к победе. Ведь ему нужно думать не только о себе, но и о семье…

Дитё

Дитё

Главный герой — бывший офицер спецназа ГРУ. В прошлом он лишился обеих ног и теперь живет обычной жизнью инвалида.

Но судьба дает ему новый шанс. Однаждый главный герой просыпается и понимает, что оказался в прошлом в своем детском теле 5-летнего мальчика.

Однако было большой ошибкой рассказать в полубреду всю свою поднаготную. Теперь все разведки мира начали охоту на странного «попаданца».

Дитё. Двойной удар

Иной мир, время татаро-монголов.

Крымское ханство, Русь – везде прославился своей непосредственностью Артур.

Он обрел верных друзей, богатство и славу.

Что ожидает его в будущем? Точнее, что же ожидает мир с его появлением?

Боевая фантастика (АСТ)

Командир Красной Армии

Командир Красной Армии

Зачастую командиры приходили в замешательство в первые дни войны, но бойцы новой сформированной зенитной батареи ПВО-ПТО никогда не сомневались в умениях лейтенанта Фролова.

Никто из отряда не догадывался, что их руководитель на самом деле попаданец из будущего Виталий Мишин.

И вот группа бойцов под командованием попаданца идет на прорыв.

Офицер Красной Армии

Виталий Мишин получил смертельное ранение и уже простился с этим миром. Но всё оказалось преждевременно. Находясь в могиле он вдруг получил шанс на вторую жизнь.

Он возвращается в тот же мир, где погиб. За время своей «смерти» он упустил много событий, которые произошли. Немецкие оккупанты укрепили свои позиции, а солдаты продолжали гибнуть миллионами.

Главный герой решает снова идти на фронт, ведь офицера Красной Армии не способна остановить даже сама смерть.

Освобожденный

Попаданец (АСТ)

Крыс

Он принадлежит нашей группе, он такой же, как и все остальные.

Однако ему выпал тот шанс, за который многие отдали бы жизнь.

Страшные месяцы 41-го года, западные области Союза… Он теперь там.

Крыс. Восстание машин

Роман Брайт не привык сдаваться и всегда выбирает свою дорогу.

Найдя лазейку в новый мир, он получил возможность начать другую жизнь и шанс поменять историю.

Жизнь космической цивилизации, нейросети, базы знаний и летающие корабли…

От страшного удара военными силами машинной цивилизации одна из империй Содружества пришла в ужас. А виновник произошедшего вынужден скрываться – на него открыта Охота. И в этом случае можно порекомендовать только одно: срочно уноси ноги, Роман!

Сопротивленец

Сопротивленец

У отставного военного инженера с Земля даже не было мыслей о том, что он может выжить, находясь на последней стадии рака. Но оказалось, что такой шанс у него имелся.

Дальнейшие события разворачиваются в космической цивилизации.

Живущая в бедности планета Турия, сложный климат и полуторное тяготение. В большом, но нищем клане Генсов после страшной болезни очнулся 10-летний мальчик, который начал говорить на незнакомом языке и не понимал, что происходит вокруг.

Шанс? Да, это возможность для жизни в новом теле, однако у главного героя есть черта, которая тяготила его всю жизнь. Он постоянно препятствовал давлению и попыткам им управлять. В новом мире ничего не поменялось, и члены клана решили назвать его Сопротивленцем.

БФ-коллекция

Гаврош

Гаврош

Способность выживать при любых чрезвычайных обстоятельствах – важная черта Эдуарда Гаврошева.

Внезапная смерть на родной Земле дала ему шанс на возрождение и новые возможности в ином мире.

Планета-свалка и брошенные города космической цивилизации, небольшие группы выживших, и на первый взгляд, нет никакой надежды выбраться наверх обычному жестянщику по имени Зак Он. Он планирует покорить просторы космоса, но в первую очередь нужно вырваться из закрытого мира.

Псион

Теперь он имеет тайные знания и является псионом невероятно высокого уровня, он дворянин, более того – возглавляет род, но одно странное заклинание – и Зак Он пришел в себя в жаркой пустыне без магии и своих псионических возможностей.

В этом мире все по-другому, и прошлые базы знаний не могут помочь псиону. Заку нужно выбор – спасать попавших в беду или спасаться самому; исследовать местные споки или искать дорогу в уже построенный собственный мир, на который у него были серьезные планы.

Он не готов ждать и верить: коварные враги, красивые девушки и космические корабли – именно в настоящий момент Зак Он берет от жизни всё!

Без серии

CNN — нейронная сеть для обнаружения объектов и семантической сегментации

Компьютерное зрение — это междисциплинарная область, которая в последние годы (со времен CNN) набирает огромную популярность, а самоуправляемые автомобили заняли центральное место. Одна из самых важных частей компьютерного зрения — обнаружение объектов. Обнаружение объектов помогает в решении проблемы оценки позы, обнаружения транспортных средств, наблюдения и т. Д.

Разница между алгоритмами обнаружения объектов и алгоритмами классификации заключается в том, что в алгоритмах обнаружения мы пытаемся нарисовать ограничивающую рамку вокруг интересующего объекта, чтобы найти его на изображении.С помощью обнаружения объектов можно нарисовать множество ограничивающих рамок вокруг разных объектов, которые представляют разные объекты или могут быть одними и теми же объектами.

Основная проблема со стандартной сверточной сетью, за которой следует полностью связанный слой, заключается в том, что размер выходного слоя является переменным, а не постоянным, что означает, что количество вхождений объектов в изображение не фиксировано. Очень простой подход к решению этой проблемы — взять различные интересующие области изображения и использовать CNN для классификации присутствия объекта в этой области.

DataSet

ImageNet — это набор данных из более чем 15 миллионов помеченных изображений с высоким разрешением, принадлежащих примерно к 22 000 категориям. Изображения были собраны из Интернета и промаркированы людьми, использующими краудсорсинговый инструмент, например Mechanical Turk от Amazon. Начиная с 2010 года, в рамках Pascal Visual Object Challenge проводится ежегодный конкурс ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC2013). ILSVRC использует подмножество ImageNet с примерно 1000 изображений в каждой из 1000 категорий.

Всего существует примерно 1,2 миллиона обучающих изображений, 50 000 проверочных изображений и 150 000 тестовых изображений. ImageNet состоит из изображений с переменным разрешением. Поэтому изображения были уменьшены до фиксированного разрешения 256 × 256. Для прямоугольного изображения изображение масштабируется и вырезается центральный фрагмент 256 × 256 из полученного изображения.

PASCAL VOC предоставляет стандартизированные наборы данных изображений для распознавания классов объектов. Он также предоставляет стандартный набор инструментов для доступа к наборам данных и аннотациям, позволяет оценивать и сравнивать различные методы и запускать задачи по оценке производительности при распознавании классов объектов.

Архитектура

Цель R-CNN — захватить изображение и правильно определить, где на картинке находятся основные объекты (через ограничивающую рамку).

• Входы: Изображение;
• Выходы: Граничные рамки и метки для каждого объекта на изображениях.

Система обнаружения R-CNN состоит из трех модулей. Первый генерирует предложения регионов, не зависящие от категорий. Эти предложения идентифицируют набор возможных обнаружений, присутствующих на изображении.Второй модуль — это глубокая сверточная нейронная сеть, которая извлекает вектор признаков из каждой области. Третий модуль — это набор классификаторов для конкретных классов, то есть линейных SVM.

R-CNN делает то, что мы могли бы сделать интуитивно, — предлагать кучу прямоугольников на изображении и смотреть, соответствует ли какой-либо из них объекту. R-CNN создает эти ограничивающие рамки или предложения регионов, используя процесс, называемый выборочным поиском. На высоком уровне выборочный поиск (показанный на рис. 1 ниже) просматривает изображение через окна разных размеров и для каждого размера пытается сгруппировать соседние пиксели по текстуре, цвету или интенсивности для идентификации объектов.

Как только предложения созданы, R-CNN заключил регион в стандартный квадратный размер и передал его в модифицированную версию AlexNet. На последнем уровне CNN R-CNN добавляет машину опорных векторов (SVM), которая классифицирует, является ли это объектом, и если да, то какой объект. Это шаг 4 на изображении выше.

Улучшение ограничивающих рамок

• Входы: подобласти изображения, соответствующие объектам.
• Выходные данные: Новые координаты ограничивающей рамки для объекта в подобласти.

Итак, чтобы подвести итог, R-CNN — это всего лишь следующие шаги:

• Сгенерируйте набор предложений региона для ограничивающих рамок.
• Запустите изображения в ограничивающих прямоугольниках через предварительно обученный AlexNet и, наконец, SVM, чтобы увидеть, какой объект изображение в поле.
• Пропустите блок через модель линейной регрессии, чтобы получить более точные координаты блока после того, как объект будет классифицирован.

Реализация

Время, затраченное на обучение сети, очень велико, так как сеть должна классифицировать 2000 предложений регионов для каждого изображения. Это не может быть реализовано в реальном времени, поскольку для каждого тестового изображения требуется около 47 секунд.Конкретный алгоритм поиска — это фиксированный алгоритм. Следовательно, на этом этапе обучения не происходит. Это приведет к генерации плохой области предложения.

[Tensorflow] [Керас]

Результат

R-CNN обеспечивает самые современные результаты. Предыдущие системы представляли собой сложные ансамбли, сочетающие несколько низкоуровневых функций изображения с высокоуровневым контекстом от детекторов объектов и классификаторов сцен. R-CNN представляет простой и масштабируемый алгоритм обнаружения объектов, который дает относительное улучшение на 30% по сравнению с лучшими предыдущими результатами на ILSVRC2013.

R-CNN достиг такой производительности благодаря двум идеям. Первый заключается в применении сверточных нейронных сетей с высокой пропускной способностью к предложениям восходящей области для локализации и сегментации объектов. Второй — обучать большие CNN, когда меток обучающих данных мало. Результаты R-CNN показывают, что очень полезно предварительно обучить сеть супервизии.

CNTK 103: Часть D — Сверточная нейронная сеть с MNIST — Python API для CNTK 2.6 документация

Мы предполагаем, что вы успешно завершили CNTK 103 Часть A (MNIST Загрузчик данных).

В этом руководстве мы обучим сверточную нейронную сеть (CNN) на Данные MNIST. Эта записная книжка предоставляет рецепт с использованием Python API. Если вы ищете этот пример в BrainScript, пожалуйста, посмотрите здесь

Введение

Сверточный нейронный сеть (CNN, или ConvNet) — это тип прямая связь искусственная нейронная сеть, состоящая из нейронов, имеющих обучаемый вес и смещения, очень похожие на обычный многослойный персептрон (MLP) сети, представленные в 103C.CNN используют преимущества пространственного характер данных. В природе мы воспринимаем разные предметы по их формы, размеры и цвета. Например, объекты в естественной сцене обычно ребра, углы / вершины (определяемые двумя или более ребрами), цвет патчи и т. д. Эти примитивы часто идентифицируются разными детекторы (например, детектор края, детектор цвета) или комбинация детекторы взаимодействуют, чтобы облегчить интерпретацию изображения (объект классификация, обнаружение интересующей области, описание сцены и т. д.) в задачи, связанные с видением реального мира. Эти детекторы также известны как фильтры. Свертка — математический оператор, который берет изображение и фильтр на входе и производит отфильтрованный вывод (представляющий, скажем, края, углы, цвета и т. д. на входном изображении). Исторически эти фильтры — это набор весов, которые часто создавались вручную или моделировались с математическими функциями (например, Гауссовский / Лапласиан / Canny filter). Выходы фильтров отображаются через нелинейные функции активации. имитирующие клетки человеческого мозга, называемые нейроны.

Сверточные сети предоставляют механизм для изучения этих фильтров. данные непосредственно вместо явных математических моделей и были оказались лучше (в задачах реального мира) по сравнению с исторически сложившимися созданные фильтры. В сверточных сетях упор делается на обучение веса фильтра вместо индивидуального обучения, полностью подключенного попарные (между входами и выходами) веса. Таким образом, число веса для изучения уменьшается по сравнению с традиционным MLP сети из предыдущих руководств.В сверточной сети один изучает несколько фильтров от нескольких однозначных цифр до нескольких тысяч в зависимости от сложности сети.

Было показано, что многие примитивы CNN концептуально параллельные компоненты в визуальном кора. Группа Клетки нейронов зрительной коры при стимуляции излучают ответы. Этот область известна как рецептивное поле (RF). Эквивалентно в свертка входная область, соответствующая размерам фильтра, может считаться восприимчивым полем.Популярные глубокие CNN или ConvNets (например, AlexNet, VGG, Начало, ResNet), которые используются для различный компьютер задачи видения имеют многие из этих архитектурных примитивов (вдохновленных биологией).

В этом руководстве мы познакомимся с операцией свертки и знакомство с различными параметрами в CNN.

Задача : Как и в CNTK 103C, мы продолжим работу над тем же проблема распознавания цифр в данных MNIST. Данные MNIST состоят из рукописные цифры с небольшим фоновым шумом.

# Фигура 1
Изображение (url = "http://3.bp.blogspot.com/_UpN7DfJA0j4/TJtUBWPk0SI/AAAAAAAAABY/oWPMtmqJn3k/s1600/mnist_originals.png", ширина = 200, высота = 200)
 

Цель : Наша цель — подготовить классификатор, который будет определять цифры в наборе данных MNIST.

Подход :

Применяются те же 5 этапов, которые мы использовали в предыдущем уроке: Чтение данных, Предварительная обработка данных, Создание модели, Изучение модели параметры и оценка (a.k.a. тестирование / прогноз) модель. — Данные чтение: Мы будем использовать программу чтения текста CNTK — Предварительная обработка данных: Покрыто в части A (предлагаемый раздел о расширении).

В этом уроке мы будем экспериментировать с двумя моделями с разными архитектурные компоненты.

from __future__ import print_function # Использовать определение функции из будущей версии (скажем, 3.x из интерпретатора 2.7)
импортировать matplotlib.image как mpimg
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np
импорт ОС
import sys
время импорта

импортировать cntk как C
импорт cntk.tests.test_utils
cntk.tests.test_utils.set_device_from_pytest_env () # (требуется только для нашей системы сборки)
C.cntk_py.set_fixed_random_seed (1) # исправить случайное начальное число для компонентов CNTK

% matplotlib встроенный
 

Чтение данных

В этом разделе мы прочитаем данные, сгенерированные в CNTK 103 Part A (Загрузчик данных MNIST).

Мы используем данные MNIST, которые вы загрузили с помощью CNTK_103A_MNIST_DataLoader записная книжка. В наборе данных 60 000 тренировок. изображений и 10 000 тестовых изображений, каждое из которых имеет размер 28 x 28 пикселей. Таким образом количество функций равно 784 (= 28 x 28 пикселей), 1 на пиксель. Переменная num_output_classes установлена ​​в 10, что соответствует количество цифр (0-9) в наборе данных.

В предыдущих уроках, как показано ниже, мы всегда выравнивали входное изображение в вектор. С помощью конвульсивных сетей мы не сгладить изображение таким образом.

Входные размеры :

В сверточных сетях для изображений входные данные часто имеют вид 3D-матрица (количество каналов, ширина, высота изображения), сохраняющая пространственные отношения между пикселями.На рисунке выше Изображение MNIST представляет собой одноканальные данные (в градациях серого), поэтому входной размер задается как кортеж (1, ширина изображения, высота изображения).

Цветные изображения естественной сцены часто представлены как красно-зелено-синий (RGB) цветовые каналы. Входной размер таких изображений определяется как (3, ширина изображения, высота изображения) кортеж. Если у вас есть входные данные RGB как объемное сканирование с шириной объема, высотой объема и глубиной объема представляя 3 оси, формат входных данных будет определяться набор из 4 значений (3, ширина тома, высота тома, глубина тома).В таким образом CNTK позволяет указывать входные изображения в произвольных многомерное пространство.

# Определить размеры данных
input_dim_model = (1, 28, 28) # изображения размером 28 x 28 с 1 каналом цвета (серый)
input_dim = 28 * 28 # используется читателями для обработки входных данных как вектора
num_output_classes = 10
 

Формат данных Данные хранятся на нашем локальном компьютере в CNTK CTF формат. Формат CTF — это простой текстовый формат, содержащий набор образцы, каждый из которых содержит набор именованных полей и их данные.Для наших данных MNIST каждый образец содержит 2 поля: метки и функция, отформатированная как:

 | метки 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 | характеристики 0 255 0 123 ...
                                              (784 целых числа, каждое из которых представляет уровень серого в пикселях)
 

В этом уроке мы собираемся использовать пиксели изображения, соответствующие целочисленный поток с именем «функции». Мы определяем create_reader функция для чтения данных обучения и тестирования с помощью CTF десериализатор. .

Этикетки имеют горячее кодирование (метка, представляющая выходной класс 3, становится 0001000000 поскольку у нас есть 10 классов для 10 возможных цифр), где первая индекс соответствует цифре 0 , а последний соответствует цифре 9 .

# Прочитать текст в формате CTF (как упоминалось выше) с помощью десериализатора CTF из файла
def create_reader (путь, is_training, input_dim, num_label_classes):

    ctf = C.io.CTFDeserializer (путь, C.io.StreamDefs (
          label = C.io.StreamDef (field = 'labels', shape = num_label_classes, is_sparse = False),
          features = C.io.StreamDef (field = 'features', shape = input_dim, is_sparse = False)))

    вернуть C.io.MinibatchSource (ctf,
        randomize = is_training, max_sweeps = C.io.INFINITELY_REPEAT, если is_training иначе 1)
 

# Убедитесь, что данные для обучения и тестирования доступны для этого руководства. # Мы ищем кэшированный набор данных MNIST в двух местах в наборе инструментов.

data_found = False # Флаг, указывающий, найдены ли данные обучения / тестирования в локальном кеше
для data_dir в [os.path.join ("..", "Примеры", "Изображение", "Наборы данных", "MNIST"),
                 os.path.join ("данные", "MNIST")]:

    train_file = os.path.join (data_dir, "Поезд-28x28_cntk_text.txt")
    test_file = os.path.join (каталог_данных, "Test-28x28_cntk_text.txt")

    если os.path.isfile (train_file) и os.path.isfile (test_file):
        data_found = Верно
        перемена

если не data_found:
    Raise ValueError («Пожалуйста, сгенерируйте данные, заполнив CNTK 103 Часть A»)

print ("Каталог данных: {0}".формат (каталог_данных))
 

Каталог данных: .. \ Примеры \ Image \ DataSets \ MNIST
 

Создание модели CNN

CNN — это сеть прямого распространения, состоящая из группы слоев таким образом что выход одного слоя становится входом для следующего слоя (аналогично MLP). В MLP все возможные пары входных пикселей подключены к выходным узлам с каждой парой, имеющей вес, таким образом приводит к комбинаторному взрыву параметров, которые необходимо изучить, а также увеличение возможности переобучения (Детали).Свертка слои используют пространственное расположение пикселей и учатся несколько фильтров, которые значительно уменьшают количество параметров в сеть (Детали). В размер фильтра является параметром сверточного слоя.

В этом разделе мы познакомим вас с основами операций свертки. Мы показать иллюстрации в контексте изображений RGB (3 канала), хотя данные MNIST, которые мы используем в этом руководстве, имеют оттенки серого изображение (одноканальный).

Слой свертки

Сверточный слой — это набор фильтров.Каждый фильтр определяется матрица веса ( W ) и смещение (\ (b \)).

Эти фильтры сканируются по изображению, выполняя скалярное произведение между весами и соответствующим входным значением (\ (x \)). Предвзятость значение добавляется к выходу скалярного произведения, и итоговая сумма равна опционально отображается с помощью функции активации. Этот процесс показано на следующей анимации.

Изображение (url = "https://www.cntk.ai/jup/cntk103d_conv2d_final.gif", ширина = 300)
 

Слои свертки включают следующие ключевые особенности:

• Вместо полного подключения ко всем парам входа и выхода узлов, каждый узел свертки локально подключен к подмножеству узлы ввода, локализованные в меньшей области ввода, также называемые рецептивное поле (РФ).На приведенном выше рисунке показан небольшой размер 3 x 3 регионы на изображении как регион РФ. В случае RGB изображение будет три таких области 3 x 3, по одной каждой из 3 цветов каналы.
• Вместо одного набора весов (как в плотном слое), сверточные слои имеют несколько наборов (показано на рисунке с несколько цветов), называемые фильтрами . Каждый фильтр обнаруживает особенности в пределах каждой возможной RF во входном изображении. Выход свертка — это набор из n подслоев (показано на анимации ниже), где n — количество фильтров (см. выше рисунок).
• Внутри подуровня, вместо того, чтобы каждый узел имел свой собственный набор весов, единый набор из общих весов используется всеми узлами в этот подслой. Это уменьшает количество параметров, которые необходимо изучить, и таким образом переоснащение. Это также открывает двери для нескольких аспектов глубокое обучение, которое позволило создавать очень практичные решения: — Обработка больших изображений (скажем, 512 x 512)
  • Пробуем фильтры большего размера (соответствующие большему RF), скажем, 11 x 11
  • Дополнительные фильтры (скажем, 128)
  • Изучите более глубокие архитектуры (более 100 уровней)
  • Достичь трансляционной инвариантности (способность распознавать независимо от того, где они появляются на изображении).

Параметры шагов и пэдов

Как расположены фильтры? Обычно фильтры располагаются в перекрывающиеся плитки слева направо и сверху вниз. Каждый сверточный слой имеет параметр для указания filter_shape , указание ширины и высоты фильтра в случае наиболее естественной сцены изображений. Существует параметр ( шагов, ), который определяет, насколько далеко шаг вправо при перемещении фильтров через несколько RF подряд, и как далеко отступить при переходе к следующей строке.Логическое параметр pad контролирует, следует ли вводить дополнение вокруг края, чтобы обеспечить полное перекрытие RF возле границ.

Анимация выше показывает результаты с filter_shape = (3, 3), шагов = (2, 2) и pad = False. Две анимации ниже показывают результаты, когда pad имеет значение True. Сначала с шагом 2 и второй — с шагом 1. Примечание: форма выходных (бирюзовый слой) отличается для двух настроек шага.Много раз твой решение о прокладке и выбор значений шага основаны на форме необходимого выходного слоя.

# Постройте изображения с шагом 2 и 1 с включенными отступами
images = [("https://www. cntk.ai/jup/cntk103d_padding_strides.gif", 'With stride = 2'),
          ("https://www.cntk.ai/jup/cntk103d_same_padding_no_strides.gif", 'With stride = 1')]

для меня в изображениях:
    печать (im [1])
    дисплей (изображение (url = im [0], ширина = 200, высота = 200))
 

Создание наших моделей CNN

В этом руководстве CNN мы сначала определяем два контейнера.Один для входа Изображение MNIST, а второе — метки, соответствующие 10 цифры. При чтении данных считыватель автоматически отображает 784 пикселей на изображение в форму, заданную кортежем input_dim_model (в в этом примере он установлен на (1, 28, 28)).

x = C. входная_переменная (input_dim_model)
y = C.input_variable (num_output_classes)
 

Первая модель, которую мы построим, представляет собой простую сверточную сеть. Мы тут имеют два сверточных слоя. Поскольку наша задача — обнаружить 10 цифр в базе данных MNIST, выход сети должен быть вектор длиной 10, 1 элемент соответствует каждой цифре. Это достигается путем проецирования вывода последнего сверточного слоя с использованием плотный слой с выводом num_output_classes . Мы видели это раньше с логистической регрессией и MLP, где функции были сопоставлены к количеству классов в последнем слое. Также обратите внимание, что, поскольку мы будет использовать операцию softmax , которая сочетается с кросс-энтропия функция потерь во время обучения (см. Несколько ячеек ниже), последний плотный слой не имеет связанной с ним функции активации.

На следующем рисунке показана модель, которую мы собираемся построить. Заметка параметры в модели ниже должны быть поэкспериментированы. Это часто называемые сетевыми гиперпараметрами. Увеличение формы фильтра приводит к увеличению количества параметров модели, увеличивает вычислительную время и помогает модели лучше соответствовать данным. Однако один запускает риск переобучения. Обычно количество фильтров в более глубоких слоях больше, чем количество фильтров в слоях перед ними. Мы выбрали 8, 16 для первый и второй слои соответственно. Эти гиперпараметры должны экспериментировать во время построения модели.

# функция для построения модели

def create_model (особенности):
    с C.layers.default_options (init = C.glorot_uniform (), Activation = C.relu):
            h = особенности
            h = C.layers.Convolution2D (filter_shape = (5,5),
                                       num_filters = 8,
                                       шаги = (2,2),
                                       pad = True, name = 'first_conv') (h)
            h = C.Layers.Convolution2D (filter_shape = (5,5),
                                       num_filters = 16,
                                       шаги = (2,2),
                                       pad = True, name = 'second_conv') (h)
            r = C.layers.Dense (num_output_classes, активация = None, name = 'classify') (h)
            вернуть г
 

Давайте создадим экземпляр модели и рассмотрим различные компоненты модели. z будет использоваться для представления вывода сеть.В этой модели мы используем функцию активации relu . Заметка: использование C.layers.default_options — это элегантный способ написать лаконичные модели. Это ключ к минимизации ошибок моделирования и экономии драгоценное время на отладку.

# Создаем модель
z = create_model (x)

# Распечатать выходные формы / параметры различных компонентов
print ("Форма вывода первого сверточного слоя:", z.first_conv.shape)
print ("Значение смещения последнего плотного слоя:", z.classify.b.value)
 

Форма вывода первого сверточного слоя: (8, 14, 14)
Значение смещения последнего плотного слоя: [0.0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 

Понимание количества параметров модели, которые необходимо оценить, является ключом к глубокому обучения, поскольку существует прямая зависимость от количества данных. необходимо иметь. Вам нужно больше данных для модели с большим количеством параметры для предотвращения переобучения. Другими словами, с фиксированной суммой данных, необходимо ограничить количество параметров. Здесь нет Золотое правило между количеством данных, необходимых для модели. Однако, есть способы повысить производительность обучения модели с помощью данных увеличение.

# Количество параметров в сети
C.logging.log_number_of_parameters (z)
 

Обучение 11274 параметра в 6 тензорах параметров.
 

Общие сведения о параметрах :

Наша модель имеет 2 сверточных слоя, каждый из которых имеет вес и смещение. Этот добавляет до 4 тензоров параметров. Дополнительно плотный слой имеет вес и тензоры смещения. Таким образом, тензоры с 6 параметрами.

Теперь посчитаем количество параметров: — Первый сверточный слой : Есть 8 фильтров, каждый размером (1 x 5 x 5), где 1 — количество каналы во входном изображении.Это добавляет до 200 значений веса. матрица и 8 значений смещения.

• Второй сверточный слой : есть 16 фильтров, каждый размером (8 x 5 x 5), где 8 — количество каналов на входе во второй слой (= выход первого слоя). Это добавляет до 3200 значений в матрица весов и 16 значений смещения.
• Последний плотный слой : входные значения 16 x 7 x 7, и он производит 10 выходных значений, соответствующих 10 цифрам в наборе данных MNIST.Это соответствует (16 x 7 x 7) x 10 значений веса и 10 смещению. ценности.

В сумме получается 11274 параметров модели.

Проверка знаний : Соответствует ли форма плотного слоя задаче (Классификация цифр MNIST)?

** Рекомендуемое действие ** — Попробуйте распечатать формы и параметры различные сетевые уровни, — Запишите ошибку обучения, которую вы получаете с relu в качестве функции активации, — Теперь измените сигмоид на в качестве функция активации и посмотрите, сможете ли вы улучшить свою ошибку обучения.

Тест : можно найти различные поддерживаемые функции активации Вот. Какая функция активации дает наименьшую ошибку обучения?

Параметры обучающей модели

Как и в предыдущем руководстве, мы используем функцию softmax для отображения накопленные свидетельства или активации распределения вероятностей по классам (Подробная информация о softmax функция и другие активация функции).

Обучение

Подобно CNTK 102, мы минимизируем перекрестную энтропию между меткой и предсказанная сетью вероятность.Если эта терминология звучит странно Вам, пожалуйста, обратитесь к CNTK 102 для получения дополнительной информации. Поскольку мы идем чтобы построить более одной модели, мы создадим несколько вспомогательных функций.

def create_criterion_function (модель, метки):
    loss = C.cross_entropy_with_softmax (модель, метки)
    errs = C.classification_error (модель, метки)
    возвратные потери, ошибки # (модель, метки) -> (потери, метрика ошибок)
 

Далее нам понадобится вспомогательная функция для выполнения обучения модели. Первый давайте создадим дополнительные вспомогательные функции, которые понадобятся для визуализировать различные функции, связанные с обучением.

# Определите служебную функцию для вычисления суммы скользящего среднего.
# Более эффективная реализация возможна с функцией np.cumsum ()
def moving_average (a, w = 5):
    если len (a)  previous_minibatch_loss_average
        eval_error = трейнер.previous_minibatch_evaluation_average
        если многословный:
            print ("Minibatch: {0}, Loss: {1: .4f}, Error: {2: .2f}%". format (mb, training_loss, eval_error * 100))

    вернуть mb, training_loss, eval_error
 

Настроить обучение

В предыдущих уроках мы описали концепцию потери функции оптимизаторы или учащихся и сопутствующее оборудование, необходимое для обучения модели. См. Ранее учебные пособия для ознакомления с этими концепциями.В этом учебник, мы объединяем обучение модели и тестирование во вспомогательной функции ниже.

def train_test (train_reader, test_reader, model_func, num_sweeps_to_train_with = 10):

    # Создайте экземпляр функции модели; x - входная (функция) переменная
    # Мы будем масштабировать пиксели входного изображения в диапазоне от 0 до 1, разделив все входные значения на 255.
    модель = model_func (x / 255)

    # Создание экземпляра функции потерь и ошибок
    потеря, label_error = create_criterion_function (модель, y)

    # Создайте экземпляр объекта тренера для управления обучением модели
    learning_rate = 0. 2
    lr_schedule = C.learning_parameter_schedule (скорость_учения)
    ученик = C.sgd (z.parameters, lr_schedule)
    trainer = C.Trainer (z, (loss, label_error), [ученик])

    # Инициализируем параметры трейнера
    minibatch_size = 64
    num_samples_per_sweep = 60000
    num_minibatches_to_train = (num_samples_per_sweep * num_sweeps_to_train_with) / minibatch_size

    # Сопоставьте потоки данных с вводом и метками.
    input_map = {
        y: train_reader.streams.labels,
        x: train_reader.streams.features
    }

    # Раскомментируйте ниже для более подробного ведения журнала
    training_progress_output_freq = 500

    # Запускаем таймер
    start = time.time ()

    для i в диапазоне (0, int (num_minibatches_to_train)):
        # Прочитать мини-пакет из файла данных обучения
        data = train_reader.next_minibatch (minibatch_size, input_map = input_map)
        trainer.train_minibatch (данные)
        print_training_progress (тренер, i, training_progress_output_freq, verbose = 1)

    # Время обучения печати
    print ("Обучение заняло {:. 1f} сек ".format (time.time () - начало))

    # Протестируйте модель
    test_input_map = {
        y: test_reader.streams.labels,
        x: test_reader.streams.features
    }

    # Тестовые данные для обученной модели
    test_minibatch_size = 512
    num_samples = 10000
    num_minibatches_to_test = num_samples // test_minibatch_size

    test_result = 0,0

    для i в диапазоне (num_minibatches_to_test):

        # Мы загружаем тестовые данные партиями, указанными в test_minibatch_size
        # Каждая точка данных в мини-пакете представляет собой изображение цифры MNIST 784 размеров
        # с одним пикселем на измерение, которое мы будем кодировать / декодировать с помощью
        # обученная модель.data = test_reader.next_minibatch (test_minibatch_size, input_map = test_input_map)
        eval_error = trainer.test_minibatch (данные)
        test_result = test_result + eval_error

    # Среднее значение ошибок оценки всех тестовых минибатчей
    print ("Средняя ошибка теста: {0: . 2f}%". format (test_result * 100 / num_minibatches_to_test))
 

Run

Искусственный интеллект и наше будущее — TechCrunch

Джеймс Краудер Автор

Представьте себя пассажиром футуристического беспилотного автомобиля.Вместо того, чтобы программировать свою навигационную систему, автомобиль взаимодействует с вами почти как человек, чтобы понять, куда вы хотите добраться. Автомобиль узнал ваши предпочтения по музыке, температуре и освещению; они регулируются без необходимости поворачивать ручку.

Два различных пути технологической эволюции продвигают технологии для создания этого (и не только) будущего: виртуальный интеллект (VI) является планируемым, контролируемым и предсказуемым; в резком контрасте, искусственный интеллект (AI) не является ни одним из них.

Настоящий ИИ должен мыслить и рассуждать как живой организм. Он должен развиваться и адаптироваться к окружающей среде. Развитие технологий искусственного интеллекта зависит как от признания разницы между ИИ и ВИ, так и от понимания того, как ИИ будет интегрирован в жизнь пользователей.

Наши повседневные взаимодействия все чаще происходят в виртуальных средах. Мы полагаемся на улучшенное цифровое взаимодействие и обмен информацией с помощью аватаров, социальных платформ и интерактивных видео, игр, встреч и обучения.Эти виртуальные миры позволяют учиться, вести бизнес и расширять социальные отношения. Однако эти виртуальные среды полностью зависят от человеческого ввода и управления.

Люди устанавливают параметры и устанавливают элементы управления для каждой виртуальной среды. Интеллектуальное программное обеспечение и вычислительные технологии, которые помогают облегчить наше онлайн-взаимодействие и имитировать реальную жизнь, известны как VI. Такая технология полезна для решения реальных проблем, но она не является «самосознательной» и ограничена в своих возможностях и работе.В конце концов, VI перестает заниматься обучением или абстрактным мышлением.

Чтобы разумное существо было успешным как самоосознающее, адаптивное существо, его структурные основы должны в значительной степени зависеть от биологических сигналов и сигналов окружающей среды. В этом ключе мой коллега Джон Карбоун и я разработали роботов-тараканов с распределенной системой интеллекта, подобной распределенной системе мозга у осьминога. Три нейрона для каждой распределенной «ножки» мозга вместе с центральным медиатором (искусственной префронтальной корой) помогают насекомым жить автономно, приспосабливаться к меняющимся условиям и сохранять самосознание.

Обладая животными инстинктами, такими как голод, жуки будут искать свет, чтобы зарядить свои уменьшающиеся источники энергии, но свет одновременно сигнализирует об опасности и вреде. Они по своей природе ведут ночной образ жизни (против света), а также запрограммированы на понимание того, что слишком много времени на свету делает их уязвимыми для хищников, что имитируется инфракрасным светом другого робота. В результате они должны решить, как уравновесить конкурирующие инстинкты.

Мы должны выйти за рамки научной фантастики и убедиться, что мы работаем над развитием ИИ, которое позволит нам использовать его огромный потенциал.

Эти жуки с искусственным интеллектом учатся у своего окружения и меняют свое поведение, чтобы выжить. Как и люди, каждый ИИ уникален и по-разному реагирует на каждое испытание.

Хотя ИИ все еще находится на ранней стадии развития, настоящее появление ИИ в следующем десятилетии может изменить способ проектирования автомобилей, способы полета пилотов и способы доставки информации. В частности, военные США стремились к инновациям в области искусственного интеллекта в рамках своего плана по поиску новых способов соединения людей и машин.

В современной войне, например, требуется несколько человек для управления одним беспилотным летательным аппаратом (БПЛА). Сам БПЛА является источником ВИ — вычислительного устройства, способного работать удаленно в соответствии с управлением и разработкой человека. Однако он не автономен.

Представьте, что для управления флотом дронов с ИИ, которые летают и достигают целей независимо, требуется только один человек. Если по какой-то причине контроллер потерял контакт во время миссии или дрон был уничтожен, оставшиеся дроны могли реорганизоваться, заполнить пустоту и продолжить — и в конечном итоге завершить — миссию.

Помимо войны, БПЛА могут разведывать зоны бедствий в поисках выживших или отслеживать глобальные погодные условия — и все это с большей эффективностью и эффективностью. Устройства искусственного интеллекта могут быть домашними помощниками для удовлетворения некоторых потребностей людей, нуждающихся в уходе. Потенциал как приложений VI, так и AI огромен.

Сегодняшние исследования и разработки в области искусственного интеллекта приведут к созданию систем большей сложности и возможностей. Эти системы переведут наши вычислительные взаимодействия с одного VI на искусственный интеллект со значительно большей синергией между людьми и машинами.Это сочетание людей и машин, основанное на биологии, имеет огромный потенциал для развития.

Платформы искусственного интеллекта нашего будущего революционизируют реагирование на стихийные бедствия, глобальную логистику, войну и другие важные области нашей жизни. Однако это будущее небезразлично для некоторых, поскольку мощная природа этой технологии сочетается с ее изображением в массовой культуре. ИИ может стать благодатной почвой для сюжета страшных фильмов, и общественное мнение часто оставляет новаторов со значительным и серьезным клеймом против многих преимуществ ИИ.

Вопреки мнению Голливуда, ИИ не развивает деструктивные когнитивные функции или иррациональные суждения. Однако они будут обладать способностями к развитию элементарных эмоциональных реакций, но им не будет хватать эмоциональной сложности и привязанности, которыми обладают люди.

Вспомните еще раз об этой футуристической машине. Система с автоматическим вождением и самостоятельной навигацией может быстро принять гораздо более желанный вид благодаря искусственному интеллекту, имеющему личные связи с пользователем, и решениям, предлагаемым для соответствия привычкам и личностным качествам пользователей.

Существует множество психологических факторов, влияющих на то, что иногда является негативным общественным мнением об искусственном интеллекте. Мы должны выйти за рамки научной фантастики и убедиться, что мы работаем над развитием ИИ, которое позволит нам использовать его огромный потенциал. Мы должны организовать обучение и управление для развития взаимодействия людей и ИИ, поскольку они становятся все более распространенными и интегрируются в повседневную жизнь.

Обучающимся машинам завтрашнего дня есть что предложить, но мы должны заработать это будущее, заменив любой иррациональный страх продолжением исследований и разработок, движимых нашим очень человеческим желанием совершенствоваться и вводить новшества.

нейронных сетей и MarI / O | Hackaday

Minecraft и рекордсмен по скорости прохождения Super Mario World [SethBling] экспериментирует с машинным обучением. Он создал программу, которая проведет Марио через весь уровень Super Mario World — Donut Plains 1 — с использованием нейронных сетей и генетических алгоритмов.

Нейронная сеть просто принимает входные данные, в данном случае небольшой графический объект, представляющий спрайты в игре, в которую она играет, отправляет эти входные данные через серию искусственных нейронов и превращает их в команды для контроллера.Это чрезвычайно простая нейронная сеть — сеть, которая может провести Марио через весь уровень, состоит из менее дюжины нейронов, — но при достаточном обучении даже простые сети могут выполнять очень сложные задачи.

Для обучения сети или взвешивания связей между входами, нейронами и выходами [SethBling] использует эволюционный алгоритм. Этот алгоритм сначала генерирует несколько случайных нейронных сетей, наблюдает за продвижением Марио по Donut Plains 1 и присваивает каждой сети значение пригодности.Лучшие сети каждого поколения объединяются, и этот процесс продолжается до следующего поколения. Прошло 34 поколения, прежде чем MarI / O смог закончить уровень, не умирая.

Несколько участников арахисовой галереи в Интернете указали на документальное видео / видео на YouTube [Тома Мерфи], в котором обобщена совершенно другая техника игры в целую кучу разных игр для NES. Хотя оба алгоритма [СетБлинга] и [Тома Мерфи] используют определенные переменные для определения собственного успеха, метод [Тома Мерфи] работает почти автоматически; он будет играть так же хорошо, как и данные для обучения.Алгоритм [SethBling] не требует обучающих данных — в этом весь смысл использования генетического алгоритма.

— ML Glossary documentation

Основы

• Линейная регрессия
  • Введение
  • Простая регрессия
    • Прогнозы
    • Функция затрат
    • Градиентный спуск
    • Обучение
    • Оценка модели
    • Сводка
  • Многопараметрическая регрессия
    • Сложность роста
    • Нормализация
    • Делаем прогнозы
    • Инициализировать веса
    • Функция затрат
    • Градиентный спуск
    • Упрощение с помощью матриц
    • Смещение
    • Оценка модели
• Градиентный спуск
  • Введение
  • Уровень обучения
  • Функция затрат
  • Пошаговая инструкция
• Логистическая регрессия
  • Введение
    • Сравнение с линейной регрессией
    • Виды логистической регрессии
  • Бинарная логистическая регрессия
    • Активация сигмовидной кишки
    • Граница решения
    • Делаем прогнозы
    • Функция затрат
    • Градиентный спуск
    • Отображение вероятностей на классы
    • Обучение
    • Оценка модели
  • Мультиклассовая логистическая регрессия
    • Процедура
    • Активация Softmax
    • Пример Scikit-Learn
• Глоссарий

Математика

• Исчисление
  • Введение
  • Производные
    • Геометрическое определение
    • Взять производную
    • Пошаговая инструкция
    • Примеры использования машинного обучения
  • Цепная линейка
    • Как это работает
    • Пошаговая инструкция
    • Несколько функций
  • Градиенты
    • Частные производные
    • Пошаговая инструкция
    • Производные по направлению
    • Полезные свойства
  • Интегралы
    • Вычислительные интегралы
    • Приложения интеграции
      • Вычислительные вероятности
      • Ожидаемое значение
      • Разница
• Линейная алгебра
  • Векторы