8 Deep Learning / Computer Vision Bugs And How I Could Have Avoided Them
Link: https://medium.com/@arseny_info/8-deep-learning-computer-vision-bugs-and-how-i-could-have-avoided-them-d40b0e4b1da
🔗 8 Deep Learning / Computer Vision Bugs And How I Could Have Avoided Them
People are not perfect, we often make bugs in our software. Sometimes these bugs are easy to find: your code just doesn’t work at all…
Link: https://medium.com/@arseny_info/8-deep-learning-computer-vision-bugs-and-how-i-could-have-avoided-them-d40b0e4b1da
🔗 8 Deep Learning / Computer Vision Bugs And How I Could Have Avoided Them
People are not perfect, we often make bugs in our software. Sometimes these bugs are easy to find: your code just doesn’t work at all…
Medium
8 Deep Learning / Computer Vision Bugs And How I Could Have Avoided Them
People are not perfect, we often make bugs in our software. Sometimes these bugs are easy to find: your code just doesn’t work at all…
DeepFake своими руками [часть 1]
Не смотря на все прелести интернета, у него есть много минусов, и один из самых ужасных – это введения людей в заблуждение. Кликбейт, монтаж фотографий, ложные новости – все эти инструменты активно используются для обмана обычных пользователей в мировой сети, но в последние годы набирает обороты новый потенциально опасный инструмент, известный как DeepFake.
Меня данная технология заинтересовала недавно. Впервые о ней я узнал из доклада одного из спикеров на “AI Conference 2018”. Там демонстрировалось видео, в котором по аудиозаписи алгоритм сгенерировал видео с обращением Барака Обамы. Ссылка на подборку видео созданных с помощью этой технологии. Результаты меня сильно вдохновили, и мною было принято решение лучше разобраться с данной технологией, чтобы в будущем противодействовать ей. Для этого я решил написать DeepFake на языке C#. В итоге получил такой результат.
Приятного чтения!
🔗 DeepFake своими руками [часть 1]
Не смотря на все прелести интернета, у него есть много минусов, и один из самых ужасных – это введения людей в заблуждение. Кликбейт, монтаж фотографий, ложные н...
Не смотря на все прелести интернета, у него есть много минусов, и один из самых ужасных – это введения людей в заблуждение. Кликбейт, монтаж фотографий, ложные новости – все эти инструменты активно используются для обмана обычных пользователей в мировой сети, но в последние годы набирает обороты новый потенциально опасный инструмент, известный как DeepFake.
Меня данная технология заинтересовала недавно. Впервые о ней я узнал из доклада одного из спикеров на “AI Conference 2018”. Там демонстрировалось видео, в котором по аудиозаписи алгоритм сгенерировал видео с обращением Барака Обамы. Ссылка на подборку видео созданных с помощью этой технологии. Результаты меня сильно вдохновили, и мною было принято решение лучше разобраться с данной технологией, чтобы в будущем противодействовать ей. Для этого я решил написать DeepFake на языке C#. В итоге получил такой результат.
Приятного чтения!
🔗 DeepFake своими руками [часть 1]
Не смотря на все прелести интернета, у него есть много минусов, и один из самых ужасных – это введения людей в заблуждение. Кликбейт, монтаж фотографий, ложные н...
Хабр
DeepFake своими руками [часть 1]
Не смотря на все прелести интернета, у него есть много минусов, и один из самых ужасных – это введения людей в заблуждение. Кликбейт, монтаж фотографий, ложные новости – все эти инструменты активно...
🎥 Jeremy Howard: Deep Learning Frameworks - TensorFlow, PyTorch, fast.ai | AI Podcast Clips
👁 2 раз ⏳ 541 сек.
👁 2 раз ⏳ 541 сек.
This is a clip from a conversation with Jeremy Howard from Aug 2019. New full episodes every Mon & Thu and 1-2 new clips or a new non-podcast video on all other days. You can watch the full conversation here: https://www.youtube.com/watch?v=J6XcP4JOHmk
(more links below)
Podcast full episodes playlist:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLrAXtmErZgOdP_8GztsuKi9nrraNbKKp4
Podcasts clips playlist:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLrAXtmErZgOeciFP3CBCIEElOJeitOr41
Podcast website:
https://lexfridmaVk
Jeremy Howard: Deep Learning Frameworks - TensorFlow, PyTorch, fast.ai | AI Podcast Clips
This is a clip from a conversation with Jeremy Howard from Aug 2019. New full episodes every Mon & Thu and 1-2 new clips or a new non-podcast video on all other days. You can watch the full conversation here: https://www.youtube.com/watch?v=J6XcP4JOHmk
(more…
(more…
DeepMind: What if solving one problem could unlock solutions to thousands more?
https://deepmind.com/blog/article/Causal_Bayesian_Networks
🔗 DeepMind: What if solving one problem could unlock solutions to thousands more?
We research and build safe AI systems that learn how to solve problems and advance scientific discovery for all. Explore our work: deepmind.com/research
https://deepmind.com/blog/article/Causal_Bayesian_Networks
🔗 DeepMind: What if solving one problem could unlock solutions to thousands more?
We research and build safe AI systems that learn how to solve problems and advance scientific discovery for all. Explore our work: deepmind.com/research
Deepmind
Causal Bayesian Networks: A flexible tool to enable fairer machine learning
Decisions based on machine learning (ML) are potentially advantageous over human decisions, as they do not suffer from the same subjectivity, and can be more accurate and easier to analyse. At the same time, data used to train ML systems often contain human…
Композитор с долгой кратковременной памятью
Автоматическое сочинение музыки
Почти сразу после того, как я научился программированию, мне хотелось создать ПО, способное сочинять музыку.
Я в течение нескольких лет предпринимал примитивные попытки автоматического сочинения музыки для Visions of Chaos. В основном при этом использовались простые математические формулы или генетические мутации случайных последовательностей нот. Добившись недавно скромного успеха в изучении и применении TensorFlow и нейронных сетей для поиска клеточных автоматов, я решил попробовать использовать нейронные сети для создания музыки.
Как это работает
Композитор обучает нейросеть с долгой кратковременной памятью (Long short-term memory, LSTM). LSTM-сети хорошо подходят для предсказания того, «что встретится дальше» в последовательностях данных. Подробнее о LSTM можно прочитать здесь.
LSTM-сеть получает различные последовательности нот (в данном случае это одноканальные файлы midi). После достаточного обучения она получает возможность создавать музыку, схожую с обучающими материалами.
🔗 Композитор с долгой кратковременной памятью
Автоматическое сочинение музыки Почти сразу после того, как я научился программированию, мне хотелось создать ПО, способное сочинять музыку. Я в течение нескол...
Автоматическое сочинение музыки
Почти сразу после того, как я научился программированию, мне хотелось создать ПО, способное сочинять музыку.
Я в течение нескольких лет предпринимал примитивные попытки автоматического сочинения музыки для Visions of Chaos. В основном при этом использовались простые математические формулы или генетические мутации случайных последовательностей нот. Добившись недавно скромного успеха в изучении и применении TensorFlow и нейронных сетей для поиска клеточных автоматов, я решил попробовать использовать нейронные сети для создания музыки.
Как это работает
Композитор обучает нейросеть с долгой кратковременной памятью (Long short-term memory, LSTM). LSTM-сети хорошо подходят для предсказания того, «что встретится дальше» в последовательностях данных. Подробнее о LSTM можно прочитать здесь.
LSTM-сеть получает различные последовательности нот (в данном случае это одноканальные файлы midi). После достаточного обучения она получает возможность создавать музыку, схожую с обучающими материалами.
🔗 Композитор с долгой кратковременной памятью
Автоматическое сочинение музыки Почти сразу после того, как я научился программированию, мне хотелось создать ПО, способное сочинять музыку. Я в течение нескол...
Хабр
Композитор с долгой кратковременной памятью
Автоматическое сочинение музыки Почти сразу после того, как я научился программированию, мне хотелось создать ПО, способное сочинять музыку. Я в течение нескольких лет предпринимал примитивные...
When ethics aren’t enough: Clinical trials under and misreporting and the cancer of distrust
🔗 When ethics aren’t enough: Clinical trials under and misreporting and the cancer of distrust
Ben Goldacre is an alumnus of Oxford college, holds a medical degree and an advanced degree in philosophy, and is a certified physician…
🔗 When ethics aren’t enough: Clinical trials under and misreporting and the cancer of distrust
Ben Goldacre is an alumnus of Oxford college, holds a medical degree and an advanced degree in philosophy, and is a certified physician…
Medium
When ethics aren’t enough: Clinical trials under and misreporting and the cancer of distrust
Ben Goldacre is an alumnus of Oxford college, holds a medical degree and an advanced degree in philosophy, and is a certified physician…
AdaptIS – new instance segmentation method from my Samsung AI Center colleagues.
github.com/saic-vul/adaptis
arxiv.org/abs/1909.07829
🔗 saic-vul/adaptis
[ICCV19] AdaptIS: Adaptive Instance Selection Network - saic-vul/adaptis
github.com/saic-vul/adaptis
arxiv.org/abs/1909.07829
🔗 saic-vul/adaptis
[ICCV19] AdaptIS: Adaptive Instance Selection Network - saic-vul/adaptis
GitHub
GitHub - saic-vul/adaptis: [ICCV19] AdaptIS: Adaptive Instance Selection Network, https://arxiv.org/abs/1909.07829
[ICCV19] AdaptIS: Adaptive Instance Selection Network, https://arxiv.org/abs/1909.07829 - GitHub - saic-vul/adaptis: [ICCV19] AdaptIS: Adaptive Instance Selection Network, https://arxiv.org/abs/190...
«Когда я слышу про распознавание образов, я никогда не спрашиваю, хорошие там алгоритмы или плохие. Я спрашиваю только, отличают ли они мотоцикл от трактора».
Особенности национального распознавания образов: http://amp.gs/AsHP
🔗 Особенности национального распознавания образов
«Когда я слышу про распознавание образов, я никогда не спрашиваю, хорошие там алгоритмы или плохие. Я спрашиваю только, отличают ли они мотоцикл от трактора.» ©...
Особенности национального распознавания образов: http://amp.gs/AsHP
🔗 Особенности национального распознавания образов
«Когда я слышу про распознавание образов, я никогда не спрашиваю, хорошие там алгоритмы или плохие. Я спрашиваю только, отличают ли они мотоцикл от трактора.» ©...
Хабр
Особенности национального распознавания образов
«Когда я слышу про распознавание образов, я никогда не спрашиваю, хорошие там алгоритмы или плохие. Я спрашиваю только, отличают ли они мотоцикл от трактора.» ©...
Технологические соревнования Радиофест-2019
Дорогие друзья, мы рады сообщить, что в конце октября состоится Радиофест-2019 — технологические соревнования по радиотехнике. Все официальные нормативные документы, регламент с описанием конкурсных заданий и заявка на участие доступны на сайте тут, здесь же, на просторах Хабра, хочется поговорить о сути соревнований, для чего мы все это затеяли, какие цели мы перед собой ставим и получить первые отзывы сообщества для того, что бы сделать грядущий и последующие Радиофесты лучше.
🔗 Технологические соревнования Радиофест-2019
Дорогие друзья, мы рады сообщить, что в конце октября состоится Радиофест-2019 — технологические соревнования по радиотехнике. Все официальные нормативные докуме...
Дорогие друзья, мы рады сообщить, что в конце октября состоится Радиофест-2019 — технологические соревнования по радиотехнике. Все официальные нормативные документы, регламент с описанием конкурсных заданий и заявка на участие доступны на сайте тут, здесь же, на просторах Хабра, хочется поговорить о сути соревнований, для чего мы все это затеяли, какие цели мы перед собой ставим и получить первые отзывы сообщества для того, что бы сделать грядущий и последующие Радиофесты лучше.
🔗 Технологические соревнования Радиофест-2019
Дорогие друзья, мы рады сообщить, что в конце октября состоится Радиофест-2019 — технологические соревнования по радиотехнике. Все официальные нормативные докуме...
Хабр
Технологические соревнования Радиофест-2019
Дорогие друзья, мы рады сообщить, что в конце октября состоится Радиофест-2019 — технологические соревнования по радиотехнике. Все официальные нормативные документы, регламент с описанием конкурсных...
🎥 Training Convnet - Deep Learning and Neural Networks with Python and Pytorch p.6
👁 1 раз ⏳ 2516 сек.
👁 1 раз ⏳ 2516 сек.
Welcome to part 6 of the deep learning with Python and Pytorch tutorials. Leading up to this tutorial, we've covered how to make a basic neural network, and now we're going to cover how to make a slightly more complex neural network: The convolutional neural network, or Convnet/CNN.
Text-based tutorials and sample code: https://pythonprogramming.net/convnet-model-deep-learning-neural-network-pytorch/
Linode Cloud GPUs $20 credit: https://linode.com/sentdex
Channel membership: https://www.youtube.com/chanVk
Training Convnet - Deep Learning and Neural Networks with Python and Pytorch p.6
Welcome to part 6 of the deep learning with Python and Pytorch tutorials. Leading up to this tutorial, we've covered how to make a basic neural network, and now we're going to cover how to make a slightly more complex neural network: The convolutional neural…
Awesome Machine Learning
A curated list of awesome machine learning frameworks, libraries and software (by language).
https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning
https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/books.md
🔗 josephmisiti/awesome-machine-learning
A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software. - josephmisiti/awesome-machine-learning
A curated list of awesome machine learning frameworks, libraries and software (by language).
https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning
https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/books.md
🔗 josephmisiti/awesome-machine-learning
A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software. - josephmisiti/awesome-machine-learning
GitHub
GitHub - josephmisiti/awesome-machine-learning: A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software.
A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software. - josephmisiti/awesome-machine-learning
Нейронный сети
- Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики.
- Chatbot на базе рекуррентной нейронной сети своими руками с нуля
- Обучение нейронных сетей методом обратного распространения ошибки.
- Sentiment analysis русскоязычных твитов при помощи TensorFlow.
- Распределенное обучение нейронных сетей с MXNet.
#neuralnetwork
#video
🎥 Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики.
👁 222 раз ⏳ 1764 сек.
🎥 Chatbot на базе рекуррентной нейронной сети своими руками с нуля
👁 73 раз ⏳ 2691 сек.
🎥 Обучение нейронных сетей методом обратного распространения ошибки.
👁 46 раз ⏳ 2180 сек.
🎥 Sentiment analysis русскоязычных твитов при помощи TensorFlow.
👁 32 раз ⏳ 2307 сек.
🎥 Распределенное обучение нейронных сетей с MXNet.
👁 25 раз ⏳ 2611 сек.
- Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики.
- Chatbot на базе рекуррентной нейронной сети своими руками с нуля
- Обучение нейронных сетей методом обратного распространения ошибки.
- Sentiment analysis русскоязычных твитов при помощи TensorFlow.
- Распределенное обучение нейронных сетей с MXNet.
#neuralnetwork
#video
🎥 Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики.
👁 222 раз ⏳ 1764 сек.
Я расскажу вам что такое нейронные сети, и как они используются. За 30 минут вы узнаете минимально необходимую теорию а так же сможете написать свою первую многослойную нейронную сеть самостоятельно (она займет не более 50 строк кода!).
Поддержать проект можно вот тут: https://www.patreon.com/b0noi
Код: https://s3-us-west-1.amazonaws.com/youtube-channel/intro.ipynb
Что такое матрица: https://goo.gl/3kZfWp
Действия над матрицами (в том числе умножения): http://mathprofi.ru/deistviya_s_matricami.html🎥 Chatbot на базе рекуррентной нейронной сети своими руками с нуля
👁 73 раз ⏳ 2691 сек.
Этим видео я хочу показать насколько просто сегодня использовать нейронные сети. Вокруг меня довольно много людей одержимы идеей того, что нейронки...🎥 Обучение нейронных сетей методом обратного распространения ошибки.
👁 46 раз ⏳ 2180 сек.
Поговорим о там как можно обучить сеть методом обратного распространения ошибки. В данном видео затронуты (но не раскрыты) такие темы как:
- производная https://youtu.be/qoHWa0eJHq4
- число е https://youtu.be/2Z2j4KqZ3QY
Поддержать проект можно вот тут: https://www.patreon.com/b0noi
Notebook: https://s3-us-west-1.amazonaws.com/youtube-channel/nn_training_2_layer_network.ipynb🎥 Sentiment analysis русскоязычных твитов при помощи TensorFlow.
👁 32 раз ⏳ 2307 сек.
В данном видео я покажу вам как при помощи TensorFlow можно быстро и легкой создать нейронную сеть которая будет уметь анализировать эмоциональный окрас(Sentiment analysis) русскоязычных твитов.
IPython notebook можно найти вот тут: https://github.com/b0noI/ml-lessons/blob/master/sentiments_rus/sentiments.ipynb
Поддержать проект можно вот тут: https://www.patreon.com/b0noi
А еще у нас есть Java курсы, найти которые можно вот тут: https://map.hexlet.io/stacks/java🎥 Распределенное обучение нейронных сетей с MXNet.
👁 25 раз ⏳ 2611 сек.
Ссылки:
* Статья на Хабре - https://habrahabr.ru/post/334968/
* Страничка на Patreon - https://www.patreon.com/b0noi
Наши группы для общения:
* Google+ - https://plus.google.com/communities/103002092207368562864
* Slack - http://slack-ru.hexlet.io/ - группа #java
* VK - http://vk.com/java8
* FB - https://www.facebook.com/groups/1000400156742696
* Twitter - https://twitter.com/JavaHexlet
* YouTube - http://youtube.com/JavaCoursesWithKovalevskyi
* Web site - http://java.kovalevskyi.com/Vk
Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики.
Я расскажу вам что такое нейронные сети, и как они используются. За 30 минут вы узнаете минимально необходимую теорию а так же сможете написать свою первую многослойную нейронную сеть самостоятельно (она займет не более 50 строк кода!). Поддержать проект…
Granger Causality and Vector Auto Regressive Model for Time Series Forecasting
🔗 Granger Causality and Vector Auto Regressive Model for Time Series Forecasting
FORECASTING of Gold and Oil have garnered major attention from academics, investors and Government agencies like. These two products are…
🔗 Granger Causality and Vector Auto Regressive Model for Time Series Forecasting
FORECASTING of Gold and Oil have garnered major attention from academics, investors and Government agencies like. These two products are…
Medium
Granger Causality and Vector Auto Regressive Model for Time Series Forecasting
FORECASTING of Gold and Oil have garnered major attention from academics, investors and Government agencies like. These two products are…
Feature Scaling with Python’s scikit-learn
🔗 Feature Scaling with Python’s scikit-learn
One of the primary objectives of normalization is to bring the data close to zero. That makes the optimization problem more “numerically…
🔗 Feature Scaling with Python’s scikit-learn
One of the primary objectives of normalization is to bring the data close to zero. That makes the optimization problem more “numerically…
Medium
Feature Scaling with Python’s scikit-learn
One of the primary objectives of normalization is to bring the data close to zero. That makes the optimization problem more “numerically…
facebookresearch/higher
🔗 facebookresearch/higher
higher is a pytorch library allowing users to obtain higher order gradients over losses spanning training loops rather than individual training steps. - facebookresearch/higher
🔗 facebookresearch/higher
higher is a pytorch library allowing users to obtain higher order gradients over losses spanning training loops rather than individual training steps. - facebookresearch/higher
GitHub
GitHub - facebookresearch/higher: higher is a pytorch library allowing users to obtain higher order gradients over losses spanning…
higher is a pytorch library allowing users to obtain higher order gradients over losses spanning training loops rather than individual training steps. - facebookresearch/higher
A Comprehensive Guide to Neural Networks for Beginners
🔗 A Comprehensive Guide to Neural Networks for Beginners
Welcome to the first step of your Deep Learning adventure.
🔗 A Comprehensive Guide to Neural Networks for Beginners
Welcome to the first step of your Deep Learning adventure.
Medium
A Comprehensive Guide to Neural Networks for Beginners
Welcome to the first step of your Deep Learning adventure.
BERT-related Papers
This is a list of BERT-related papers
https://github.com/tomohideshibata/BERT-related-papers
🔗 tomohideshibata/BERT-related-papers
BERT-related papers. Contribute to tomohideshibata/BERT-related-papers development by creating an account on GitHub.
This is a list of BERT-related papers
https://github.com/tomohideshibata/BERT-related-papers
🔗 tomohideshibata/BERT-related-papers
BERT-related papers. Contribute to tomohideshibata/BERT-related-papers development by creating an account on GitHub.
GitHub
GitHub - tomohideshibata/BERT-related-papers: BERT-related papers
BERT-related papers. Contribute to tomohideshibata/BERT-related-papers development by creating an account on GitHub.
ок.tech Data Толк #3: Рекомендательные системы
6 ноября в московском офисе компании Одноклассники состоится ок.tech Data Толк #3, в этот раз мы решили посвятить мероприятие рекомендательным системам. Вместе с коллегами из OK.ru, Joom и СколТеха поговорим про прошедший RecSys19, а также о теории, практике и трендах рекомендательных систем. Влад Грозин сделает обзор культовой конференции RecSys19. Евгений Фролов расскажет один из докладов о HybridSVD, которую используют для построения гибридных рекомендательных систем. Затем перейдем от теории к практике, и Андрей Кузнецов поделится практическим опытом улучшения рекомендательных систем для групп Одноклассников. Как всегда, после докладов будет дискуссия, где каждый сможет задать любой вопрос спикерам. Вести мероприятие будет Алексей Чернобровов.
Ждем всех, кому интересна тема создания, улучшения и эксплуатации рекомендательных систем.
Зарегистрироваться на мероприятие.
🔗 ок.tech Data Толк #3: Рекомендательные системы
6 ноября в московском офисе компании Одноклассники состоится ок.tech Data Толк #3, в этот раз мы решили посвятить мероприятие рекомендательным системам. Вместе...
6 ноября в московском офисе компании Одноклассники состоится ок.tech Data Толк #3, в этот раз мы решили посвятить мероприятие рекомендательным системам. Вместе с коллегами из OK.ru, Joom и СколТеха поговорим про прошедший RecSys19, а также о теории, практике и трендах рекомендательных систем. Влад Грозин сделает обзор культовой конференции RecSys19. Евгений Фролов расскажет один из докладов о HybridSVD, которую используют для построения гибридных рекомендательных систем. Затем перейдем от теории к практике, и Андрей Кузнецов поделится практическим опытом улучшения рекомендательных систем для групп Одноклассников. Как всегда, после докладов будет дискуссия, где каждый сможет задать любой вопрос спикерам. Вести мероприятие будет Алексей Чернобровов.
Ждем всех, кому интересна тема создания, улучшения и эксплуатации рекомендательных систем.
Зарегистрироваться на мероприятие.
🔗 ок.tech Data Толк #3: Рекомендательные системы
6 ноября в московском офисе компании Одноклассники состоится ок.tech Data Толк #3, в этот раз мы решили посвятить мероприятие рекомендательным системам. Вместе...
Хабр
ок.tech Data Толк #3: Рекомендательные системы
6 ноября в московском офисе компании Одноклассники состоится ок.tech Data Толк #3, в этот раз мы решили посвятить мероприятие рекомендательным системам. Вместе с коллегами из OK.ru, Joom и...
Automated pipeline for detecting and clustering sources in fluorescent imaging
🔗 Automated pipeline for detecting and clustering sources in fluorescent imaging
Drug discovery is a long and tedious process, with an average cost of 3 billion dollars and time frame of 12 years for a single drug…
🔗 Automated pipeline for detecting and clustering sources in fluorescent imaging
Drug discovery is a long and tedious process, with an average cost of 3 billion dollars and time frame of 12 years for a single drug…
Medium
Automated pipeline for detecting and clustering sources in fluorescent imaging
Drug discovery is a long and tedious process, with an average cost of 3 billion dollars and time frame of 12 years for a single drug…