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

FineReader и Клинопись

Open source *
Клинопись — именно так переводится слово «cuneiform» с английского языка. Правда я немного забежал вперед. Вернемся к первому слову из заголовка. FineReader — идеальное решение для тех, кому нужен высочайший уровень точности распознавания и сохранения оформления текстов, как написано на сайте компании ABBYY. Все очень хорошо, но купить для дома ее, увы, не совсем (или совсем не) рентабельно. Правда есть выход, возможно даже парадный.
Читать дальше →
Total votes 44: ↑43 and ↓1 +42
Views 2.3K
Comments 53

Новый подход к авторизации и капче

Lumber room
Однажды, блуждая по просторам Интернета в поисках нужной статьи, я встретил короткое замечание некоего Ingvald Straume о том, что пароль в программах можно бы было заменить на ручное рисование подписи мышкой.
Действительно, ведь пароль — это такая штука, которую можно забыть. А вот подпись (или некая задуманная закорючка) — это вещь, которую в силу человеческого образного восприятия, забыть гораздо сложнее.
Дальше я экономлю Ваше время, предлагая плюсы и минусы идеи...
Total votes 10: ↑3 and ↓7 -4
Views 388
Comments 18

Использование нейронной сети Хопфилда для решения простейшей задачи

Lumber room
image В настоящее время достаточно интересной областью программирования является использование нейронных сетей. Не смотря на всю перспективность этой идеи, большинство реализаций которые я встречал были связаны с различным анализом статистических выборок и предсказанием возможного значения какого-либо параметра.

Разговоры об искусственном интеллекте и громоздких экспертных системах — это конечно все хорошо, но как всю эту теорию приблизить к жизни, к нашим приклодным задачам?
Читать дальше →
Total votes 72: ↑59 and ↓13 +46
Views 6K
Comments 29

Нейронная сеть на спичечных коробках

Artificial Intelligence
Я не помню где брал эту информацию, но она отражает суть нейросетей лучше всего. На пальцах.

Правила игры. НС обучается играть в игру «11 палочек». Можно брать либо 1 палочку, либо 2. Нужно вытянуть последним все палочки.

Берем 10 спичечных коробков и в каждый помещаем пуговки двух цветов. Например, черного и белого. По одной штуке. Номер на коробке будет отвечать за количество палочек в текущий момент.

Например, НС начинает ход.

1. Закрываем глаза и вытаскиваем наугад пуговку из коробки под номером 11. Если черная, то берем одну палочку, если белая — две. (Пусть будет белая — 2 палочки).
2. Ход человека. Например, он взял 2 палочки.
3. Далее, берем коробок под номером 11-2-2 = 7 и вытаскиваем наугад из него пуговку.

Так до тех пор пока игра не закончится.

Если НС выиграла, то поощряем найденное решение добавлением в задействованные коробки по одной пуговке сверху тогоже цвета что и вытягивали. Если НС проиграла, то наказываем, убирая из последнего коробка вытянутую пуговку.

Вот и вся нейросеть из 10 узлов которая, изначально, не зная даже правил, учится играть и начинает обыгрывать человека. Если изменить правила и, например, тот кто последний забирает палочки проигрывает, то НС переучится и опять начнет побеждать.

Тут, конечно, масштаб незначителен, но он хорошо показывает, что НС хороша тем, что есть возможность гибкого обучения и подстраивания под правила игры.
Total votes 72: ↑62 and ↓10 +52
Views 38K
Comments 64

Гибридный логический нейрон

Artificial Intelligence Brain
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
Views 2K
Comments 7

SpiNNaker — нейронный компьютер

Artificial Intelligence
Прочитав недавно опубликованную статью «Обзор современных проектов крупномасштабного моделирования мозговой активности», хотелось бы рассказать о другом подобном проекте, проводимом научной группой Манчестерского Университета в Великобритании под руководством профессора
Стива Фурбера (Steve Furber), создателя BBC Microcomputer и 32-битного ARM RISC микропроцессора, а также основателя компании ARM.
Читать дальше →
Total votes 33: ↑33 and ↓0 +33
Views 4.2K
Comments 22

Многослойный перцептрон (с примером на PHP)

Artificial Intelligence
Sandbox
Читая Хабр на предмет материалов по нейросетям и вообще по теме искусственного интеллекта я нашел пост о однослойном перцептроне и решил из любопытства начать изучение нейросетей с него, а потом и расширить опыт до многослойного перцептрона. О чем и повествую.
Читать дальше →
Total votes 27: ↑19 and ↓8 +11
Views 12K
Comments 18

Роботы проявили альтруизм в процессе эволюции

Robotics
Эволюционные биологи из университета Лозанны (Швейцария) смогли доказать, что альтруизм у живых существ возник в результате естественного отбора, то есть является врождённым качеством, необходимым для выживания родичей. Они показали это на примере роботов, чьё программное обеспечение модифицировалось с помощью эволюционных алгоритмов.
Читать дальше →
Total votes 64: ↑58 and ↓6 +52
Views 1K
Comments 39

Взлом матановой капчи на C# — это просто!

.NET *
В этом топике я хочу вам рассказать о взломе т.н. «матан-капчи», пример которой был представлен в недавнем топике Матановая капча на PHP — это просто!.
Прочитав статью автора об этой замечательной капче, мне захотелось написать программу для её распознавания, как говорится just for fun ;)
Читать дальше →
Total votes 184: ↑176 and ↓8 +168
Views 40K
Comments 88

Создание оригинальной каптчи, используя нейронные сети. Часть 1

Website development *
Sandbox
Как и у всех программистов, недавно у меня возникло желание изобрести собственный “велосипед”. Так как изобретать свою CMS, Framework, и т.д. уже не актуально, то мой взор обратился на каптчу. Казалось бы, что тут можно придумать оригинального, каких только каптч не существует: 2D-картинка, 3D-картинка, звуковая каптча, выбор “правильной” картинки. Но мне пришла в голову мысль, что создатели каптч думают как-то однобоко, то есть все хотят получить однозначно правильный ответ от пользователя (и обычно в тестовом поле), причем в простом виде, серверу лишь остается сравнить ответ с исходными данными! Вот я и решил исправить это дело и создать собственную “умную” каптчу.

Читать дальше →
Total votes 68: ↑43 and ↓25 +18
Views 2.4K
Comments 73

Антинейроны и обучение на ошибках

Popular science Artificial 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
Views 1.3K
Comments 178

Количество рождает качество?

Artificial Intelligence

Человеческая нервная система состоит из порядка ста миллиардов нервных клеток. На эти сто миллиардов возложена большая ответственность перед организмом. Можно сказать, мы до сих пор живем благодаря замечательному умению наших нейронов предсказывать будущее.

Одним из лучших человеческих способов предугадывать состояние окружающего пространства является моделирование мира с помощью разнообразных простых правил, которым мир, вроде бы, подчиняется. Например, такому: отпущенный камень летит вниз с ускорением. Или такому: существа, обладающие рядом свойств — четырьмя ногами, длинным хвостом, усами, ушами особой формы, и так далее, объединены общим родом кошачьих и сопутствующими этому роду признаками. Любовью к свежему мясу на обед, к примеру. Согласитесь, это очень важно и интересно, если вы хотите пережить встречу с особо крупными представителями такого рода существ.

Читать дальше →
Total votes 47: ↑30 and ↓17 +13
Views 1.3K
Comments 99

Нейронная сеть с SoftMax слоем на c#

.NET *Data Mining *
Привет, в прошлой статье я рассказал про алгоритм обратного распространения ошибки и привел реализацию, не зависящую от функции ошибки и от функции активации нейрона. Было показано несколько простых примеров подмены этих самых параметров: минимизация квадрата Евклидова расстояния и логарифмического правдоподобия для сигмоидной функции и гиперболического тангенса. Данный пост будет логическим продолжение прошлого, в котором я рассмотрю немного нестандартный пример, а именно функцию активации Softmax для минимизации перекрестной энтропии. Эта модель актуальна при задаче классификации, когда необходимо получить на выходе нейросети вероятности принадлежности входного образа одному из не пересекающихся классов. Очевидно, что суммарный выход сети по всем нейронам выходного слоя должен равняться единице (так же как и для выходных образов обучающей выборки). Однако не достаточно просто нормализировать выходы, а нужно заставить сеть моделировать вероятностное распределение, и обучать ее именно этому. Кстати, сейчас на coursera.org идёт курс по нейросетям, именно он помог углубиться в понимание софтмакса, иначе я продолжал бы использовать сторонние реализации.

Читать дальше →
Total votes 17: ↑15 and ↓2 +13
Views 56K
Comments 1

Установка нейронной сети FANN в Linux

Configuring Linux **nix *
Recovery mode
Tutorial
Устанавливать библиотеку Fast Artificial Neural Network будем на операционную систему Debian (один из дистрибутивов Linux). Произвести установку библиотеки можно двумя способами.

  1. установка из репозиториев;
  2. установка всех элементов в отдельности.

Первый метод конечно облегчает немного установку, но это того не стоит. Вот с чем мне собственно пришлось столкнуться. Когда мне понадобилось произвести установку на Debian. Я нашел руководство по установке, в котором описывался первый метод. Бегло прочитав его и уже успев обрадоваться (как оказалось в дальнейшем, ненадолго), я принялся выполнять в точности все этапы по установке библиотеки, описанные в руководстве. Нюансов не возникло. Вроде библиотека установилась и расширение для PHP тоже. Казалось, что все должно было работать. Но не тут то было. Сначала я подключил нейронную сеть, которую использовал на denwere. Но результат оказался нулевым. Оказалось, что не проходила даже инициализация самой библиотеки. Перечитав еще раз руководство по установке и аналогичные руководства с других ресурсов, я понимал, что все должно работать. Но в итоге ничего не работало. Два дня у меня ушло на решение проблемы с установкой. Когда все возможные варианты (а их было немного) были исчерпаны у меня “пронеслась” мысль, а что если дистрибутив из репозитариев самой библиотеки “битый”. И как оказалось в дальнейшем, так оно и было. Поэтому рекомендую вам использовать второй метод установки, в итоге все будет работать, и ваши нервы будут в полном порядке.
Читать дальше →
Total votes 4: ↑1 and ↓3 -2
Views 11K
Comments 3

По следам интеллекта 2

Artificial Intelligence
Некоторые люди полагают, что они мыслят, в то время как они просто переупорядочивают свои предрассудки.
Давно я написал статью-обзор по эволюции методов моделирования нейронов и забросил это дело. В описание попали старые и всем интересующимся нейронами известные методы, можно сказать, получился обзор учебников выпущенных до распада СССР. Если кому интересно может сходить habrahabr.ru/post/101020, посмотреть старый обзор. Сейчас у меня подсобрался материал по нескольким с моей точки зрения увлекательным и более современным методам моделирования, которые заслужили упоминания в виде структурированного обзора. Здесь я только упомяну эти методы в описательном порядке, по той простой причине, что для большинства интересней знать, зачем мы его применяем, а не как он работает и как его применять. Объем текста значительно уменьшится, интересность повысится, а то, как в действительности работают эти методы, каждый сможет найти сам.
Итак, готовьтесь.
Читать дальше →
Total votes 39: ↑38 and ↓1 +37
Views 22K
Comments 6

ConceptNet 5 — настоящий ИИ не за горами

Open source *API *
Sandbox
ConceptNet

ConceptNet — семантическая нейро-сеть, содержащая много вещей, которые компьютеры должны знать о мире, особенно при понимании текста написанного людьми.
Сеть построена из узлов, представляющих определенные слои и концепции, в виде слов или коротких фраз естественного языка и знаков отношений между ними. Это могут быть любые вещи, которые компьютерам нужно знать, чтобы искать информацию лучше, отвечать на вопросы и понимать цели людей. Если вы хотите построить свой собственный Watson вместе с ConceptNet, то это должно быть отличной целью для начала!
Подробности об ConceptNet под катом
Total votes 55: ↑50 and ↓5 +45
Views 32K
Comments 46

Американский стартап разработал нейросеть, распознающую популярные CAPTCHA с точностью более 90%

Information Security *Algorithms *
Технологический стартап Vicarious объявил о разработке решения, позволяющего успешно проходить современные CAPTCHA-тесты, в том числе наиболее популярную в современном интернете reCAPTCHA, в 2009 году приобретенную компанией Google.

С помощью машинного обучения и использования принципов строения мозга человека, исследователям удалось достичь 90% точности распознавания CAPTCHA от Google, Yahoo, PayPal, Captcha.com и других проектов. Этот прогресс показывает, что современные CAPTCHA уже не эффективны в качестве теста Тьюринга.


Читать дальше →
Total votes 63: ↑56 and ↓7 +49
Views 45K
Comments 129

Библиотека компьютерного зрения CCV 0.6 с новым классификатором изображений

Open source *Image processing *


Для свободной кроссплатформенной библиотеки компьютерного зрения CCV разработан новый классификатор изображений, обученный в свёрточной нейроной сети. Впервые классификатор такого уровня и модели (детектор лиц, детектор автомобилей, детектор пешеходов) выпущены под свободной лицензией.
Читать дальше →
Total votes 34: ↑31 and ↓3 +28
Views 19K
Comments 13

Как нейронные сети рисуют картины

.io corporate blog Algorithms *Image processing *
Translation
Умные алгоритмы уже умеют находить и распознавать лица, определять главную часть картинки, узнавать различные предметы. А нейронные сети пошли дальше и даже могут самостоятельно создавать произведения искусства.

Недавно Google на своем блоге опубликовали интересный способ использования нейронных сетей, распознающих картинки. Далее свободный перевод публикации.

image
Читать дальше →
Total votes 79: ↑75 and ↓4 +71
Views 146K
Comments 38

Deep Dream: как обучить нейронную сеть мечтать не только о собаках

.io corporate blog System Analysis and Design *Data visualization Machine learning *
Translation
Tutorial
В июле всех порадовала статья про deep dream или инцепционизм от Google. В статье подробно рассказывалось и показывалось как нейронные сети рисуют картины и зачем их заставили это делать. Вот эта статья на хабре.

Теперь все, у кого настроена среда caffe, кому скучно и у кого есть свободное время могут сделать собственные фотки в стиле инцепционизм. Одна проблема — почти на всех фотках получаются собаки. Как же избавится от элементов с псами в изображениях deep dream и обучить свою нейронную сеть пользоваться другими картинками?

image
Читать дальше →
Total votes 25: ↑23 and ↓2 +21
Views 30K
Comments 5