User
Это tutorial по библиотеке TensorFlow. Рассмотрим её немного глубже, чем в статьях про распознавание рукописных цифр. Это tutorial по методам оптимизации. Совсем без математики здесь не обойтись. Ничего страшного, если вы её совершенно забыли. Вспомним. Не будет никаких формальных доказательств и сложных выводов, только необходимый минимум для интуитивного понимания. Для начала небольшая предыстория о том, чем этот алгоритм может быть полезен при оптимизации нейронной сети.
Полгода назад друг попросил показать, как на Python сделать нейросеть. Его компания выпускает приборы для геофизических измерений. Несколько различных зондов в процессе бурения измеряют набор сигналов, связаных с параметрами окружающей скважину среды. В некоторых сложных случаях точно вычислить параметры среды по сигналам долго даже на мощном компьютере, а необходимо интерпретировать результаты измерений в полевых условиях. Возникла идея посчитать на кластере несколько сот тысяч случаев, и на них натренировать нейронную сеть. Так как нейросеть работает очень быстро, её можно использовать для определения параметров, согласующихся с измеренными сигналами, прямо в процессе бурения. Детали есть в статье:
Kushnir, D., Velker, N., Bondarenko, A., Dyatlov, G., & Dashevsky, Y. (2018, October 29). Real-Time Simulation of Deep Azimuthal Resistivity Tool in 2D Fault Model Using Neural Networks (Russian). Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/192573-RU
Одним вечером я показал, как keras реализовать простую нейронную сеть, и друг на работе запустил обучение на насчитанных данных. Через пару дней обсудили результат. С моей точки зрения он выглядел перспективно, но друг сказал, что нужны вычисления с точностью прибора. И если средняя квадратичная ошибка (mean squared error) получилась в районе 1, то нужна была 1е-3. На 3 порядка меньше. В тысячу раз.
Если я видел дальше других, то потому, что стоял на плечах гигантов.
И.Ньютон
Думаю многим известен маленький китайский роутер Hame A15 (он, а точнее массовые его копии, с улучшенными по сравнению с оригиналом ТТХ, одинаково хорошо гуглятся по ключевым словам 3g/4g router как на ebay, так и на aliexpress). Сегодня я хотел расказать, как я довел до ума роутер за 6,5$ и потратил на это 20$. Зачем? А примерно за тем же, зачем из бисера плетут браслетики — чтобы микромоторику потренировать и зрение подсадить (корпуса компонентов в основном 0402 :) Большей частью ради спортивного интереса, хотя немаловажно и то, что роутерчик этот, на сегодняшний день — моя любимая база для различных проектов (даже несмотря на сложность доступа к GPIO), вместо «народных» NEXX WT3020F, TP-Link TL-MR3020, TP-Link TL-WR703N и иже с ними. Причиной тому в первую очередь является его размер и форма печатной платы, удобная для встраивания куда угодно (на фото можно оценить размеры). В дальнейшем, чтобы избежать путаницы терминологии, буду называть показанное ниже устройство так, как его называет wiki openwrt – A5-V11.
От переводчика:ffmpeg -i video.avi
ffmpeg -f image2 -i image%d.jpg video.mpg
ffmpeg -r 12 -y -i "image_%010d.png" output.mpg
