Pull to refresh
  • by relevance
  • by date
  • by rating

Платформа машинного обучения визуализирует активные нейроны в режиме реального времени

Machine learningPopular scienceArtificial IntelligenceBrain

Исследователи Дюкского университета научили ИИ искать и выделять активные нейроны. Новый способ упростит диагностику и позволит наблюдать за мозгом людей и других животных в режиме реального времени.   

Читать далее
Total votes 12: ↑12 and ↓0 +12
Views1.8K
Comments 1

Нейроинженеры научились программировать мозг вспышками света

Cyberpunk
Учёные из массачусетского технологического института нашли способ блокировать и возбуждать активность отдельных нейронов головного мозга с помощью вспышек жёлтого и голубого цвета. Светить нужно напрямую через мозговой имплант-светодиод.
Читать дальше →
Total votes 14: ↑13 and ↓1 +12
Views717
Comments 14

Суперкомпьютер добился 10% производительности мышиного мозга

CyberpunkBrainSupercomputers
Одно полушарие мышиного неокортекса содержит 8 млрд нейронов по 8000 синапсов на нейрон. Для запуска полноценной симуляции исследователям IBM потребовался суперкомпьютер BlueGene/L на 4096 процессорах с 1 ТБ оперативной памяти. За десять секунд рабочего времени суперкомпьютер симулировал одну секунду работы почти полноценного мышиного мозга (8 млрд нейронов по 6300 синапсов).

Человеческий мозг содержит 100 млрд нейронов, то есть в 12,5 раз больше, чем у мыши. Как много времени по закону Мура потребуется для того, чтобы программу эмуляции можно было запустить на обычном ПК — считайте сами.

Правда, учёные пока точно не знают, получится ли полноценный человеческий мозг, если сложить мозги двенадцати мышей.

via Open the Future, журнал Computer Science (PDF)
Total votes 21: ↑18 and ↓3 +15
Views1.3K
Comments 48

Нейронные сети. Часть 1. Основы искусственных нейронных сетей

Artificial Intelligence
Доброго времени вам суток, уважаемое Хабрасообщество.

Хочу вначале сделать маленький дисклеймер. Предыдущим постом в этом сообществе были рассмотрены основы искусственной нейронной сети. Я данной темой занималась для написания своей магистерской работы и соответственно прочитала в свое время достаточно литературы, поэтому мне бы хотелось немного дополнить и в дальнейшем продолжить вам рассказывать о том, что такое нейронная сеть, какое представление она имеет изнутри, как с ее помощью решают задачи и так далее…
Сразу оговорюсь, что я не гуру в данном вопросе, я его знаю (ну или знала, так как времени прошло уже достаточно) настолько глубоко, насколько мне было это необходимо для написания работающей нейронной сети для распознавания цифр, ее обучения и дальнейшего использования. Предметом исследования была структура нейронной сети для распознавания символов, а конкретно, зависимость между количеством нейронов в скрытом слое и сложностью выборки для входных данных (количеством символов для распознавания).

UPD: данный текст в основном является обобщением из прочитанной литературы. Он не написан мною лично. По крайней мере эта часть.
UPD2: Скорей всего продолжения данной темы не будет, так как хабрапользователь stepan_ovchinnikov, который является смотрителем данного блога, считает, что нет смысла писать здесь то, что можно прочитать из многочисленной литературы, которая есть по нейронным сетям. Так что извините.

Возможно первая часть будет в чем-то похожа на предыдущий пост хабрапользователя Kallisto, но я считаю, что стоит более детально рассмотреть строение искусственного нейрона, у меня есть, что добавить, ну и, плюс ко всему, я хочу написать полноценную и законченную серию постов про нейросети, не опираясь на уже написанное. Надеюсь вам будет полезен данный материал.
Ну что, всем, кому интересно, прошу под кат
Total votes 73: ↑65 and ↓8 +57
Views98.6K
Comments 59

Мужской мозг лучше всего работает в 39 лет

Biotechnologies
Американские нейробиологи опубликовали результаты исследования процесса старения нейронов человеческого мозга. Они выяснили, в каком возрасте начинает неизбежная деградация нервных клеток, а также как именно аксоны теряют защитное покрытие из миелина. Это начинается, в среднем, в возрасте 39 лет. У кого-то раньше, у кого-то позже. Именно в этом возрасте организм постепенно теряет способность регенерировать миелин, и аксоны постепенно теряют свой функционал, причём потеря миелина ускоряется в геометрической пропорции со временем (U-образная кривая).


Читать дальше →
Total votes 42: ↑33 and ↓9 +24
Views3.3K
Comments 44

OCR и нейронная сеть на Javascript

JavaScript
Некий Shaun Friedle написал любопытный javascript который автоматизирует распознавание captcha на megaupload.

Пара любопытных особенностей скрипта:
  1. используется HTML 5 функция javascript getImageData для работы с пикселями;
  2. используется искусственная нейронная сеть для распознавания и работает довольно точно.

Пример работы: herecomethelizards.co.uk/mu_captcha
Исходник: userscripts.org/scripts/review/38736
Total votes 74: ↑74 and ↓0 +74
Views7K
Comments 50

Нейроны в действии

Lumber room
Начиная знакомство с нейронными сетями и нейронами в частности, зачастую трудно представить как «оно» работает прочитав сухую теорию. Поэтому я предлагаю вам рассмотреть нейрон решающей простую, но очень наглядную задачу.

Задача: Определить четность или нечетность числа по его двоичному представлению.

Собственно говоря это задача классификации объектов с которой нейронные сети справляются достаточно хорошо (нейронные сети могут решать ограниченный спектр задач). Приступим.

Читать дальше →
Total votes 28: ↑25 and ↓3 +22
Views1.6K
Comments 21

Искуственный интеллект, кто же мы?

Artificial Intelligence

Введение

Проблема создания искусственного интеллекта активно обсуждается уже последние несколько лет, проводятся эксперименты, задействуются суперкомпьютеры, тратятся достаточные средства на изучение проблемы. В этой статье я не смогу ответить на вопрос, хорошо это или плохо, и что же стоит ожидать от взбунтовавшейся машины, но постараюсь прояснить текущее положение дел.
[Вступление]
Читать дальше →
Total votes 124: ↑104 and ↓20 +84
Views3.4K
Comments 180

Об искусственных нейронах и нейроинтерфейсе

Lumber room
Недавно читая News in Science наткнулся на любопытную информацию о разработке японского учёного. Он планирует в ближайшее время создать наноразмерные устройства, способные управлять нейронами в человеческом мозге. Данная статья отчасти является вольным переводом статьи «Nanotechnology may tap into your mind», однако в большой степени дополняет и раскрывает возможные применения данной технологии, а также здесь я постарался аккумулировать различные достижения, связанные с подобного вида разработками.

image
Читать дальше →
Total votes 44: ↑38 and ↓6 +32
Views2.4K
Comments 54

Гибридный логический нейрон

Artificial IntelligenceBrain
Если распознающая машина-персептрон на рисунок слона отзывается сигналом «мура», на изображение верблюда — тоже «мура» и на портрет видного ученого — опять-таки «мура», это не обязательно означает, что она неисправна. Она может быть просто философски настроена.
К. Прутков-инженер. Мысль № 30.

Строгая логическая функция активации


Копируя принцип действия биологического нейрона при создании искусственных нейронных сетей, мы особо не задумываемся, какой смысл приобретает функция активации логической модели нейрона. Функция всегда записывается в виде логической суммы, логического «И» для конкретного набора входов и именно одновременная активность этих входов активирует наш нейрон. Если откинуть внешнюю смысловую привязку входов мы можем описать активацию нейрона следующим образом. Для одного внешнего события состоящего из набора входящих образов происходит объединение конкретной группы из пришедших образов в новый чисто логический образ — абстрагирование. Уже для группы таких событий активирующих нейрон, происходит выделение общего набора — обобщение.
Читать дальше →
Total votes 29: ↑23 and ↓6 +17
Views2K
Comments 7

В человеческом мозге столько же «транзисторов», сколько в мировой ИТ-инфраструктуре

BiotechnologiesBrain
Стэнфордские нейробиологи потратили несколько лет, разрабатывая новый способ 3D-сканирования мозга. Они совместили объёмную компьютерную томографию (array tomography — техника «антенных решёток» из радиоастрономии) и специально разработанный софт, чтобы получить объёмную и реалистичную 3D-модель. Такую, по которой можно перемещаться, масштабировать и вращать её в разных измерениях.


Сканирование от мягкой оболочки коры мозга мыши через шесть слоёв и подкорковое белое вещество к прилегающему полосатому телу.

Изучив полученную картину, учёные пришли к выводу, что синапсы устроены гораздо сложнее, чем предполагалось раньше.
Читать дальше →
Total votes 90: ↑83 and ↓7 +76
Views10K
Comments 193

Логически прозрачные нейронные сети и производство явных знаний из данных

Artificial Intelligence
В продолжение темы эволюции нейросетей.
image
Производство явных знаний из накопленных данных — проблема, которая намного старше чем компьютеры. Обучаемые нейронные сети могут производить из данных скрытые знания: создается навык предсказания, классификации, распознавания образов и т.п., но его логическая структура обычно остается скрытой от пользователя. Проблема проявления (контрастирования) этой скрытой логической структуры решается путем приведения нейронных сетей к специальному “логически прозрачному” разреженному виду.
Перед каждым исследователем, решившим использовать нейронные сети, встают два вопроса: “Сколько нейронов необходимо для решения задачи?” и “Какова должна быть структура нейронной сети?” Объединяя эти два вопроса, мы получаем третий: “Как сделать работу нейронной сети понятной для пользователя (логически прозрачной) и какие выгоды может принести такое понимание?”
Читать дальше →
Total votes 50: ↑37 and ↓13 +24
Views3.2K
Comments 44

Антинейроны и обучение на ошибках

Popular scienceArtificial Intelligence
image

Вместо предисловия


В недавнем прошлом судьба привела меня в область Нейронных Сетей (НС). Вопрос этот показался мне крайне интересным и, чего уж скрывать, не на шутку перспективным. Ах, какой простор открывается лишь при одной мысли что бы можно было сделать на основе НС, если бы только развить еще буквально чуть-чуть! И вот совсем недавно ко мне в голову забрела интересная (на мой взгляд, конечно) концепция. О да, я ни коем образом не претендую на истинность и правомерность своих суждений в вопросе НС, ибо, признаться честно, в этой области я дилетант (хочется верить, что только пока). Тем не менее, любопытствующих приглашаю под хабракат. Жду (конструктивных мнений), надеюсь (на снисхождение) и верю (в понимание).

Читать дальше →
Total votes 61: ↑39 and ↓22 +17
Views1.2K
Comments 178

Нейросети для чайников. Начало

ProgrammingAlgorithms


Так получилось, что в университете тема нейросетей успешно прошла мимо моей специальности, несмотря на огромный интерес с моей стороны. Попытки самообразования несколько раз разбивались невежественным челом о несокрушимые стены цитадели науки в облике непонятных «с наскока» терминов и путанных объяснений сухим языком вузовских учебников.

В данной статье (цикле статей?) я попытаюсь осветить тему нейросетей с точки зрения человека непосвященного, простым языком, на простых примерах, раскладывая все по полочкам, а не «массив нейронов образует перцептрон, работающий по известной, зарекомендовавшей себя схеме».

Заинтересовавшихся прошу под кат.
Читать дальше →
Total votes 258: ↑226 and ↓32 +194
Views730.9K
Comments 91

Нейросети для чайников. Часть 2 — Перцептрон

ProgrammingAlgorithms
image

В предыдущей статье были рассмотрены самые азы для понимания темы нейронных сетей. Полученная система не являлась полноценной нейронной сетью, а несла просто ознакомительный характер. Принимающими решения механизмами в ней были «черные ящики», не описанные подробно.
Вот о них речь и пойдет в рамках данной статьи. Результатом статьи будет полноценная нейронная сеть из одного перцептрона, умеющая распознавать входные данные и позволяющая себя обучать.

Язык программирования, на этот раз — C#.
Заинтересовавшихся прошу под кат.
Читать дальше →
Total votes 97: ↑86 and ↓11 +75
Views230K
Comments 40

Восстановление логической функции

PythonAlgorithms
Sandbox
image


В данной статье Вы сможете найти готовую реализацию и описание алгоритма предназначенного для реконструкции логических функций методом чёрного ящика. Под логической функцией я подразумеваю такую функцию, которая принимает в качестве аргументов множество булевых значений и соответственно возвращает одно. Пример:
def customlogic(params):
    return params[0] and params[1] and not params[5] and params[11] or params[2] and not params[3] or params[0] and params[5] and not params[6] or params[7] and not params[8]

В конце статьи алгоритм проверяется на данных полученных из реального мира.
Читать дальше →
Total votes 22: ↑18 and ↓4 +14
Views11.5K
Comments 8

Извлечение «знаний» или классификация в один if

PythonAlgorithms

В статье мы постараемся классифицировать злокачественную опухоль груди от доброкачественной основываясь на наборе данных взятом отсюда. Как бы странно не звучало, но точность не будет главным приоритетом в этот раз, так как уже есть довольно хорошие решения с упором именно на точность, что и понятно, ведь от данных тестов зависит жизнь человека. Например в 2012 году Бриттани Венгер победила в конкурсе Google Science Fair с проектом cloud4cancer.appspot.com, который был обучен именно по выше указанному набору.
Читать дальше →
Total votes 35: ↑20 and ↓15 +5
Views9.9K
Comments 19

Команде ученых Университета Люксембурга удалось приживить «искусственные» нейроны в головной мозг мышей

BiotechnologiesBrain


Группа специалистов из Университета Люксембурга может отмечать сразу два достижения. Первое — им удалось преобразовать клетки кожи мышей в нейроны (собственно, это удавалось и другим командам ученых). Второе, более важное событие — приживление «искусственных» нейронов в головном мозге мыши.

Причем приживление это долгосрочное, прошло уже более полугода с момента имплантации, а мыши живут и здравствуют, мозг функционирует нормально.

На первый взгляд, новость не очень значительная. Однако, подобное достижение может иметь широко идущие последствия, включая возможность замены поврежденных нейронов головного мозга людей с нейро-дегенеративными заболеваниями, что позволит лечить ту же болезнь Паркинсона, например.

Читать дальше →
Total votes 37: ↑36 and ↓1 +35
Views19.4K
Comments 53

Логика сознания. Вступление

ProgrammingAlgorithmsMachine learning
image В свое время на Хабре был опубликован цикл статей «Логика мышления». С тех пор прошло два года. За это время удалось сильно продвинуться вперед в понимании того, как работает мозг и получить интересные результаты моделирования. В новом цикле «Логика сознания» я опишу текущее состоянии наших исследований, ну а попутно попытаюсь рассказать о теориях и моделях интересных для тех, кто хочет разобраться в биологии естественного мозга и понять принципы построения искусственного интеллекта.

Перед началом хотелось бы сделать несколько замечаний, которые будет полезно помнить во время чтения всех последующих статей.

Ситуация, связанная с изучением мозга, особенная для науки. Во всех остальных областях естествознания есть базовые теории. Они составляют фундамент на котором строятся все последующие рассуждения. И только в нейронауке до сих пор нет ни одной теории, которая хоть как-то объясняла, как в нейронных структурах мозга протекают информационные процессы. При этом накоплен огромный объем знаний о физиологии мозга. Получены очень обнадеживающие результаты с помощью искусственных нейронных сетей. Но перекинуть мостик от одного к другому, пока, не удается. То, что известно о биологических нейронных сетях очень плохо соотносится с созданными на сегодня архитектурами искусственных нейронных сетей.

Не должна вводить в заблуждение распространенная фраза о том, что многие идеи искусственных нейронных сетей позаимствованы из исследований реального мозга. Заимствование носит слишком общий характер. По большому счету, оно заканчивается на том, что и там и там есть нейроны и между этими нейронами есть связи.
Читать дальше →
Total votes 49: ↑46 and ↓3 +43
Views101.5K
Comments 179

Логика сознания. Часть 2. Дендритные волны

ProgrammingAlgorithmsMachine learning
В предыдущей части мы показали, что в клеточном автомате могут возникать волны, имеющие специфический внутренний узор. Такие волны могут запускаться из любого места клеточного автомата и распространяться по всему пространству клеток автомата, перенося информацию. Соблазнительно предположить, что реальный мозг может использовать схожие принципы. Чтобы понять возможность аналогии, немного разберемся с тем, как работают нейроны реального мозга.
Читать дальше →
Total votes 48: ↑47 and ↓1 +46
Views39.6K
Comments 53