VBsupport перешел с домена .ORG на родной .RU
Ура!
Пожалуйста, обновите свои закладки - VBsupport.ru
Блок РКН снят, форум доступен на всей территории России, включая новые терртории, без VPN
На форуме введена премодерация ВСЕХ новых пользователей
Почта с временных сервисов, типа mailinator.com, gawab.com и/или прочих, которые предоставляют временный почтовый ящик без регистрации и/или почтовый ящик для рассылки спама, отслеживается и блокируется, а так же заносится в спам-блок форума, аккаунты удаляются
Если вы хотите приобрести какой то скрипт/продукт/хак из каталогов перечисленных ниже: Каталог модулей/хаков
Ещё раз обращаем Ваше внимание: всё, что Вы скачиваете и устанавливаете на свой форум, Вы устанавливаете исключительно на свой страх и риск.
Сообщество vBSupport'а физически не в состоянии проверять все стили, хаки и нули, выкладываемые пользователями.
Помните: безопасность Вашего проекта - Ваша забота. Убедительная просьба: при обнаружении уязвимостей или сомнительных кодов обязательно отписывайтесь в теме хака/стиля
Спасибо за понимание
Специалисты из Google создали крупнейшую нейронную сеть. После серии экспериментов сеть заинтересовалась котами. Результаты ученые изложили в публикации (скачать=>pdf), приуроченной к 29-й конференции по машинному обучению в Эдинбурге.
Существующие в настоящее время алгоритмы машинного обучения основаны на анализе огромного количества экспериментальных данных. Например, чтобы натренировать систему на визуальное распознание мотоциклов на фото, необходимо "скормить" ей множество фотографий, обозначенных как "мотоциклы". Такие системы используются для распознавания устной речи, анализа изображений, проверки сообщений на спам.
Вместе с тем, предварительная сортировка данных (расстановка обозначений) является достаточно сложной задачей. Google предложил альтернативу, которая получила название "самообучающееся обучение" (self-taught learning). Суть его состоит в том, что в систему загружается неотсортированная информация, которую системе предлагается разобрать по принципу "похожести" (при работе такой системы операторам нужно будет наблюдать за промежуточными результатами разбора, а не начальными данными). Например, если в машину загрузить фотографии мотоциклов и не мотоциклов, то рано или поздно она научится различать первые и вторые.
Трудность заключается в том, что в основу работы системы положены так называемые нейронные сети - математические модели, симулирующие процессы в реальном головном мозге. Практическая реализация таких сетей является весьма сложной задачей - в некотором смысле существующая архитектура компьютеров для этого плохо приспособлена, поэтому их реализации очень затратны с вычислительной точки зрения.
В новой работе ученые из Google запустили такую систему на 16 тысячах процессоров. В результате они смоделировали систему с примерно миллиардом взаимосвязей между отдельными процессами (нейронами). Для сравнения, до этого в экспериментах по машинному обучению применялись только сети с 1-10 миллионами связей. В качестве материала для работы полученная сеть использовала видеоролики с YouTube. Как следствие, спустя некоторое количество времени, система научилась отличать видео с котами от остальных. По словам ученых, им также удалось улучшить качество распознавания информации в системе.
Нейронная сеть Google распознала котов
