Эшу быдлокодит

Forwarded from Архив КС/РФ(Сиона-Футуриста) (Красный)

Простейшая нейросеть (описывали ранее) —это основа, которая в реальных задачах применяется в существенно усложненном виде.

Можно выделить две самые совершенных группы: сети с памятью (LSTM и др) и сети, сверяющие данные с образами, хранящимися в их памяти (сверточные нейросети, CNN).

Первые используются для работы с данными, изменяющимися во времени: например сигналы с каких-нибудь датчиков, звук, текст. Вторые нужны для распознавания образов: отличить собаку от кошки по фото, опознать определенное лицо в видеопотоке и тд.

Наткнулся сегодня на статью о том, как эти классы скрестили, в результате чего сети стали лучше обрабатывать сложную информацию: прогнозы погоды стали точнее, системы автопилотов — умнее. Получившийся гибрид обозвали "Временные сверточные сети" (TCN).

Машинное обучение как дисциплина находится на пике популярности, потому от опубликования идеи в научном журнале (2016 г.) до появления общедоступной реализации, позволяющей использовать эту сеть в пару строчек кода, прошло всего два года.

В 2020-ом, информация об этом типе сетей начинает входить в программы частных образовательных предприятий. При этом, в большинстве российских университетов, на IT кафедрах, о нейросетях только слышали и внедрение в программу чего-то кроме базовой теории пока на стадии согласования планов образовательных программ.

Eshu Marabo

www.tgoop.com/eshu_coding/85

160 viewsEshu Marabo, Sep 21, 2020 at 11:40

Простейшая нейросеть (описывали ранее) —это основа, которая в реальных задачах применяется в существенно усложненном виде.

Можно выделить две самые совершенных группы: сети с памятью (LSTM и др) и сети, сверяющие данные с образами, хранящимися в их памяти (сверточные нейросети, CNN).

Первые используются для работы с данными, изменяющимися во времени: например сигналы с каких-нибудь датчиков, звук, текст. Вторые нужны для распознавания образов: отличить собаку от кошки по фото, опознать определенное лицо в видеопотоке и тд.

Наткнулся сегодня на статью о том, как эти классы скрестили, в результате чего сети стали лучше обрабатывать сложную информацию: прогнозы погоды стали точнее, системы автопилотов — умнее. Получившийся гибрид обозвали "Временные сверточные сети" (TCN).

Машинное обучение как дисциплина находится на пике популярности, потому от опубликования идеи в научном журнале (2016 г.) до появления общедоступной реализации, позволяющей использовать эту сеть в пару строчек кода, прошло всего два года.

В 2020-ом, информация об этом типе сетей начинает входить в программы частных образовательных предприятий. При этом, в большинстве российских университетов, на IT кафедрах, о нейросетях только слышали и внедрение в программу чего-то кроме базовой теории пока на стадии согласования планов образовательных программ.

Eshu Marabo

BY Эшу быдлокодит