Pull to refresh

Бодрствующий мозг учится в четыре раза быстрее, чем спящий

Machine learning *Popular science Brain Health

Исследователи из Национальных институтов здравоохранения США записали активность нейронов мозга людей при обучении. Они обнаружили, что в перерывах между обучением мозг в двадцать раз быстрее воспроизводит сжатые воспоминания, чем во время обучения. Кроме того, бодрствующий мозг в четыре раза быстрее запоминает навыки, чем спящий. 

Читать далее
Total votes 14: ↑13 and ↓1 +12
Views 7.3K
Comments 15

Уменьшение размерности в задаче линейной бинарной классификации(e.g. SVM)

Data Mining *Algorithms *Mathematics *
Требуемые знания: знакомство с методами линейной бинарной классификации (e.g. SVM (см. SVM Tutorial)), линейная алгебра, линейное программирование

Рассмотрим линейную задачу бинарной классификации (если задача линейно неразделима, её можно свести к таковой с помощью симметричного интегрального L-2 ядра(см. SVM)). imageПри решении такой задачи классифицируемые элементы (далее образцы) представляются в виде элементов векторного пространства размерности n. На практике в таких задачах n может быть чрезвычайно большим, например для задачи классификации генов оно может исчисляться десятками тысяч. Большая размерность влечёт, по-мимо высокого времени вычисления, потенциально высокую погрешность численных рассчётов. Кроме того использование большой размерности может требовать больших финансовых затрат (на проведение опытов). Постановка вопроса такова: можно ли и как уменьшить n отбрасыванием незначимых компонент образцов так, чтобы образцы разделялись «не хуже» в новом пространстве (оставались линейно разделимы) или «не сильно хуже».

В своей статье я хочу для начала провести краткий обзор метода из этой статьи Gene_Selection_for_Cancer_Classification_using, после чего предложить свой метод.
Читать дальше →
Total votes 22: ↑21 and ↓1 +20
Views 9.8K
Comments 7

Идёт? Бежит? Поднимается по лестнице? Intel Edison знает ответ

Intel corporate blog Algorithms *Programming microcontrollers *
Translation
Сегодня мы расскажем о проекте, нацеленном на распознавание некоторых видов физической активности человека. Делается это с помощью платы Intel Edison, к которой подключён акселерометр ADXL345.


Данные о том, чем именно занят пользователь, способны найти множество применений. Особенно это касается сферы носимой электроники. Например, в среде здравоохранения такие сведения можно использовать для наблюдения за пациентами, в спорте – для анализа особенностей выполнения упражнений и фитнес-трекинга.

В нашем проекте для анализа данных акселерометра используется метод опорных векторов (Support Vector Machine, SVM). Программная часть реализована с применением популярной библиотеки LIBSVM. Код написан в двух вариантах: на Python и Node.js.
Читать дальше →
Total votes 26: ↑22 and ↓4 +18
Views 5.6K
Comments 0

Переводчик с языка жестов: реализация метода опорных векторов на Intel Edison

Intel corporate blog Programming *Programming microcontrollers *Development for IOT *
Translation
В мире живёт 30 миллионов человек, имеющих проблемы с речью. Для того, чтобы общаться с окружающими, они пользуются языком жестов. А что, если собеседник такого языка не понимает? Как преодолеть языковой барьер? Наш сегодняшний рассказ посвящён проекту распознавания жестов. Плата Intel Edison принимает сведения от датчиков, закреплённых на специальной перчатке, обрабатывает их с использованием метода опорных векторов, узнаёт, какой букве соответствует жест, и отправляет то, что получилось, Android-приложению для озвучивания.


Intel Edison и перчатка с датчиками: основа системы распознавания языка жестов
Читать дальше →
Total votes 23: ↑22 and ↓1 +21
Views 8.3K
Comments 8

Геометрия машинного обучения. Разделяющие гиперплоскости или в чём геометрический смысл линейной комбинации?

Algorithms *Machine learning *
Во многих алгоритмах машинного обучения, в том числе в нейронных сетях, нам постоянно приходится иметь дело со взвешенной суммой или, иначе, линейной комбинацией компонент входного вектора. А в чём смысл получаемого скалярного значения?

В статье попробуем ответить на этот вопрос с примерами, формулами, а также множеством иллюстраций и кода на Python, чтобы вы могли легко всё воспроизвести и поставить свои собственные эксперименты.
Читать дальше →
Total votes 15: ↑13 and ↓2 +11
Views 33K
Comments 9

Битва титанов наших дней: спор В. Вапника и Л. Джейкела о будущем SVM и нейронных сетей

Центр речевых технологий (ЦРТ) corporate blog Machine learning *Research and forecasts in IT

Воспоминания о том, как спорили Нильс Бор с Альбертом Эйнштейном, а Джордж Вестингауз и Никола Тесла с Томасом Эдисоном, давно превратились в легенды. Эти научные дискуссии не забыты до сих, потому что, с одной стороны, разрешить их смогло только время. С другой стороны, их исход определил развитие технологий на десятилетия вперед. Существуют ли подобные дискуссии в наши дни? Существуют. И они столь же горячи и интересны, как и сто лет назад.


Пожалуй, самым интересным спором современности является спор Владимира Вапника (изобретателя метода опорных векторов или SVM — support vector machine), с Ларри Джейкелом, его боссом в компании “Bell Labs” и сторонником сверточных нейронных сетей.

Читать дальше →
Total votes 12: ↑10 and ↓2 +8
Views 3.2K
Comments 0