Алгоритм обратного распространения ошибки уже давно доминирует в сфере обучения нейронных сетей. Несмотря на свою популярность и эффективность, у него есть свои недостатки, в частности, различие в работе с человеческим мозгом.

В конце прошлого года Джеффри Хинтон, пионер Deep Learning, на конференции NeurIPS 2022 предложил новый алгоритм обучения нейронных сетей — Forward‑Forward — как альтернативу методу обратного распространения ошибки. FF более гибок и использует меньше памяти, чем backpropagation в архитектурах с множеством скрытых слоев, а его основная отличительная черта в том, что он основывается на современном понимании устройства человеческого мозга.

В данной статье мы рассмотрим, что способствовало появлению данного алгоритма, принцип его работы, а также обучим с его помощью простейшую классифицирующую нейросеть на датасете MNIST.

Сейчас во многих странах появились визы цифрового кочевника. Они позволяют легально жить в стране тем, кто работает удаленно и способен подтвердить свой доход.

Наш герой, Антон, получил такую визу в Хорватии. Он расскажет, почему выбор пал именно на эту страну, как на самом деле работает виза цифрового кочевника, насколько сложно ее получить и как вообще живется сейчас в Хорватии. Передаем ему слово.

Вероятно, все уже слышали о Stable Diffusion - модели, способной создавать фотореалистичные изображения на основе текста. Благодаря библиотеке diffusers от HuggingFace, использование этой модели очень просто.

Однако организация проекта и зависимостей для его запуска независимо от среды (будь то локально или в облаке), все еще может быть сложной задачей.

В этой статье, я на простом примере расскажу о том, как решать эту проблему с помощью diffusers и dstack.

Машинное обучение это незаменимый инструмент для решения задач, которые легко решаются людьми, но не классическими программами. Ребенок легко поймет, что перед ним буква А, а не Д, однако программы без помощи машинного обучения справляются с этим весьма средне. И едва ли вообще справляются при минимальных помехах. Нейросети же уже сейчас решают многие задачи (включая эту) намного лучше людей. Их способность обучаться на примерах и выдавать верный результат поистине очаровывает, однако за ней лежит простая математика. Рассмотрим это на примере простого перцептрона.
Данная статья представляет собой пересказ-конспект первой части книги Тарика Рашида "Создай свою нейросеть" для тех, кто начал изучать тему, не понял отдельные детали или с трудом охватывает общую картину.

Привет, Хабр! На связи Михаил Киселев, руководитель направления в отделе ИИ компании «Цифрум» (Росатом) и руководитель лаборатории нейроморфных вычислений в Чувашском государственном университете. Сегодня подниму тему импульсных нейронных сетей. Общее представление о том, что такое искусственные нейронные сети, есть, наверное, у всех. Многие представляют, зачем они нужны, как устроены, как работают. Речь пойдет об одной их разновидности – импульсных нейронных сетях (ИНС). Нейросети вообще мыслились их создателями как компьютерные модели ансамблей нервных клеток мозга – это и из их названия следует. У разных типов нейросетей степень этого сходства разная. Так вот, ИНС – это самый похожий на биологический мозг тип нейронных сетей.

За счет этой похожести достигаются немалые преимущества. Прежде всего – энергоэкономичность нейропроцессоров. Почему же тогда мы не видим вокруг себя эти импульсные сети – в смартфонах, камерах, умных часах, умных утюгах?

Введение

Завтра финал Чемпионата мира по футболу. Самое время для рассказа о футбольных прогнозах.

Если ты интересуешься футболом и умеешь работать с данными, кажется, неизбежно в твоей жизни настанет момент, когда тебе захочется предсказывать результаты любимой команды, а лучше вообще все.

Такой день наступил и в моей жизни. И пусть я больше интересуюсь спортивным "Что? Где? Когда?", футбол - это классно. И это классно и с точки зрения прогнозов - и много данных, и много инересующихся, кому можно показать результаты. Давайте попробуем!

И раз за дело взялись зануды, будет много теорий, ещё больше таблиц и графиков.

Около года назад я начал проходить собеседования в разные компании на позицию Machine Learning Engineer. Одним из этапов в каждой компании было проектирование ML системы. В данной статье я делюсь опытом и ресурсами, которые помогли мне пройти собеседования. В том числе в команду MLE Ленты, в которой сейчас тружусь.

Как многим известно Heroku с 28.11.2022 прекращает поддержку бесплатных аккаунтов. И у меня,  как и у других пользователей бесплатного аккаунта, возник вопрос: «Куда же теперь переезжать?» Я нашёл два подходящих сервиса, которые, на мой взгляд, могли бы  заменить Heroku. Так как я не увидел статей на Habr на тему, куда можно мигрировать с Heroku, то решил написать небольшую инструкцию по переезду. Надеюсь кому-то она будет полезной.

Сегодня многие россияне столкнулись с необходимостью переезда в другую страну. Дело это непростое, поэтому опыт тех, у кого все сложилось удачно, безусловно полезен.

Меня зовут Тимур Рахматуллин и я программист c более чем 10 летним опытом. Год назад наша IT-команда переместилась в Таиланд. Сегодня я, наверное, уже могу считать себя опытным “релокантом” и давать полезные советы тем, кому это только предстоит.

Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.

Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.

Внезапно уехавшие могут пребывать в паническом шоке. А дальше что? Уехал, и? А что если затянется на года? Даже если есть деньги, в какой стране можно остаться надолго?

Для тех, кто уехал и не знает, что делать дальше, собрал всё, что нужно знать, чтобы иметь план хотя бы на год вперёд.

Всё описанное далее, личное мнение, претендующее на единственно верное, но не факт, что являющееся таковым. Все лица, компании, метафоры - выдуманные и к реальности отношения не имеют.

Однажды, беседуя с коллегами по цеху о том, почему я не очень хочу заниматься именно беспилотными автомобилями, я сказал, что я не верю в них. А точнее я не верю в их коммерческий запуск в ближайшие пять лет, на что моя подруга позже дала ремарку, что это одно и то же, да и я не выгляжу как человек, который в это не верит. И я вдохновился это всё довольно чётко (хотя где-то почти везде в моём тексте будет включаться режим пьяного деда) обосновать. Так родилась идея лонгрида о том, почему я считаю, что в течение пяти лет если Full Self Driving и появится, то далеко не в коммерческом масштабе.

Хотя мысли все эти могут казаться непоследовательными, от того, что тесно взаимосвязаны, я постараюсь их изложить в порядке некоторой приоритетности проблем (на мой скромный взгляд, конечно), от наиболее поверхностных проблем, до наиболее фундаментальных.

И чтобы не застрять в tl;dr, где я буду описывать сказанные проблемы, вот вам содержание, которое отражает кратко их суть.

Созданная проектировщиками и инженерами из Stability AI, CompVis и LAION, "Stable Diffusion" отбирает право на обладание титулом новой современной модели преобразования текста в изображение с открытым исходным кодом у Craiyon, ранее известного как DALL-E-Mini.

Хотя генерирование изображений из текста уже воспринимается как древняя технология, Stable Diffusion сумела привнести инновации, и это ещё более удивительно, учитывая, что это проект с открытым исходным кодом.

Давайте углубимся в детали и узнаем, что Stable Diffusion припасла для научного сообщества.

Вероятно вы уже слышали про успехи нейросетей в генерации картинок по текстовому описанию.

Я решил разобраться, и заодно сделать небольшой туториал, по архитектуре модели Stable Diffusion. Сегодня мы не будем глубоко погружаться в математику и процесс тренировки. Вместо этого сфокусируемся на применении и устройстве основных компонент: UNet, VAE, CLIP.

Всем привет! Меня зовут Леонид, я владелец сервиса Поиск VPS. Весной я уже опубликовал две статьи по оплате услуг иностранных хостеров при помощи SWIFT и криптовалют. К сожалению, карты, выпущенные российскими банками, все еще не работают в большинстве стран мира, да и не у всех есть желание и возможность оплачивать услуги указанными выше способами, поэтому сегодня я хочу предложить выборку хостеров, принимающих оплату российскими картами и предоставляющих виртуальные серверы не в России.

При составлении списка я ориентировался на количество стран, в которых возможно заказать наиболее универсальную услугу, а именно виртуальные серверы, а также минимальную цену не выше 300 рублей, 5 долларов или 5 евро в месяц. У большинства хостеров возможен заказ услуг в России, а там, где это возможно, приведена ссылка на точки Looking Glass.

В этой статье я хочу рассмотреть 10 стратегий поиска работы на LinkedIn которые вы сможете использовать при поиске работы. Их можно применять не только для США и Канады, они будут работать и для рынка Европы, Азии, Австралии и Новой Зеландии.