Новые архитектуры нейросетей

Предыдущая статья «Нейросети. Куда это все движется»

В этой статье кратко рассматриваются некоторые архитектуры нейросетей, в основном по задаче обнаружения объектов, чтобы найти (или хотя бы попытаться найти) будущие направления в этой быстро развивающейся области.

Статья не претендует на полноту охвата и хорошее понимание прочитанных «по диагонали» статей. Автор уверен, что пока писал эту статью, появилось еще много новых архитектур. Например, смотрите здесь: https://paperswithcode.com/area/computer-vision.

CoLab блокнот с примерами.

Возможно сделать скользящее окно (rolling window, sliding window, moving window) по массивам NumPy на языке программирования Python без явных циклов. В данной статье рассматривается создание одно-, двух-, трех- и N-мерных скользящих окон по массивам NumPy. В результате скорость обработки данных увеличивается в несколько тысяч раз и сравнима по скорости с языком программирования С.

Cкользящее окно применяется в: обработке изображений, искусственных нейронных сетях, интернет протоколе TCP, обработке геномных данных, прогнозировании временных рядов и т.д.

Отказ от ответственности: в исходном коде могут быть ошибки! Если вы видите ошибку, пожалуйста, напишите мне.

• Введение
• Скользящее 1D окно по ND массиву в Numpy
• Скользящее 2D окно по ND массиву в Numpy
• Скользящее 3D окно по ND массиву в Numpy
• Скользящее MD окно по ND массиву, где M ≤ N
• Скользящее MD окно по ND массиву для любых M и N

Предыдущий выпуск

Экзоскелеты; бионические протезы; промышленные роботы; исследование автоматических рекоммендаций Ютуба; создание моделей машинного обучения в браузере с помощью MediaPipe; виртуальная клавиатура для смартфонов; 5G; еще раз о сильном и слабом ИИ.

Предыдущий выпуск

Новости ML, новые технологии, идеи по применению и гипотезы.

Изображение сделано в Nvidia GauGan. Видео, статья и исходный код.

Annotation. This article gives an analogy between the forces of nature and various types of money. A justification for the "money conservation laws" is made. Explanation of the IT-money phenomenon by analogy to physics laws is given, as well as gold and currency money. The transition from the gold and currency to the gold-currency-computing economy is considered. A reasonable assumption is made that the fourth type of money after gold, securities and IT money will be so-called "citation indices" or "ratings", which are similar in their properties to stock indices.

This article is an attempt to understand what money is from the physics and econophysics points of view. Econophysics (economics and physics) is an interdisciplinary research field, applying theories and methods originally developed by physicists to solve problems in economics, usually those including uncertainty or stochastic processes, nonlinear dynamics and evolutionary games.

Предыдущий выпуск

Новости ML, новые технологии, идеи по применению и гипотезы.

Наиболее интересные новости из пяти почтовых рассылок. Новые технологии, идеи по применению и гипотезы.

научно-фантастический рассказ

Аннотация. В работе приводится аналогия между силами природы и различными видами денег. Делается обоснование существования «законов сохранения денег». Дается физическое объяснение феномена IT-денег, а также золотовалютных денег. Рассматривается переход от золотовалютной к золото-валютно-вычислительной экономике. Делается обоснованное предположение, что четвертым видом денег после золота, ценных бумаг и IT-денег будут так называемые «индексы цитирования» или «рейтинги», которые похожи по своим свойствам на фондовые индексы.

Статья состоит из двух частей:

1. Краткое описание некоторых архитектур сетей по обнаружению объектов на изображении и сегментации изображений с самыми понятными для меня ссылками на ресурсы. Старался выбирать видео пояснения и желательно на русском языке.
2. Вторая часть состоит в попытке осознать направление развития архитектур нейронных сетей. И технологий на их основе.

Рисунок 1 – Понимать архитектуры нейросетей непросто

Все началось с того, что сделал два демонстрационных приложения по классификации и обнаружению объектов на телефоне Android:

• Back-end demo, когда данные обрабатываются на сервере и передаются на телефон. Классификация изображений (image classification) трех типов медведей: бурого, черного и плюшевого.
• Front-end demo, когда данные обрабатываются на самом телефоне. Обнаружение объектов (object detection) трех типов: фундук, инжир и финик.

Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.