Pull to refresh
38
0.1
vibornoff @vibornoff

User

Байесовская нейронная сеть — потому что а почему бы и нет, черт возьми (часть 1)

Reading time 16 min
Views 89K
То, о чем я попытаюсь сейчас рассказать, выглядит как настоящая магия.

Если вы что-то знали о нейронных сетях до этого — забудьте это и не вспоминайте, как страшный сон.
Если вы не знали ничего — вам же легче, полпути уже пройдено.
Если вы на «ты» с байесовской статистикой, читали вот эту и вот эту статьи из Deepmind — не обращайте внимания на предыдущие две строчки и разрешите потом записаться к вам на консультацию по одному богословскому вопросу.

Итак, магия:


Слева — обычная и всем знакомая нейронная сеть, у которой каждая связь между парой нейронов задана каким-то числом (весом). Справа — нейронная сеть, веса которой представлены не числами, а демоническими облаками вероятности, колеблющимися всякий раз, когда дьявол играет в кости со вселенной. Именно ее мы в итоге и хотим получить. И если вы, как и я, озадаченно трясете головой и спрашиваете «а нафига все это нужно» — добро пожаловать под кат.

Читать дальше →
Total votes 83: ↑82 and ↓1 +81
Comments 64

Байесовская нейронная сеть — теперь апельсиновая (часть 2)

Reading time 16 min
Views 36K
Как вы думаете, чего в апельсине больше — кожуры, или, хм, апельсина?



Предлагаю, если есть возможность, пойти на кухню, взять апельсин, очистить и проверить. Если лень или нет под рукой — воспользуемся скучной математикой: объем шара мы помним из школы. Пусть, скажем, толщина кожуры равна от радиуса, тогда , ; вычтем одно из другого, поделим объем кожуры на объем апельсина… получается, что кожуры что-то около 16%. Не так уж мало, кстати.

Как насчет апельсина в тысячемерном пространстве?

Пойти на кухню на этот раз не получится; подозреваю, что формулу наизусть тоже не все знают, но Википедия нам в помощь. Повторяем аналогичные вычисления, и с интересом обнаруживаем, что:

  • во-первых, в тысячемерном гиперапельсине кожуры больше, чем мякоти
  • а во-вторых, ее больше примерно в 246993291800602563115535632700000000000000 раз

То есть, каким бы странным и противоречивым это ни казалось, но почти весь объем гиперапельсина содержится в ничтожно тонком слое прямо под его поверхностью.

Начнем с этого, пожалуй.

Читать дальше →
Total votes 53: ↑52 and ↓1 +51
Comments 26

Автоматическое построение плоской панорамы

Level of difficulty Medium
Reading time 12 min
Views 3K

В статье представлен простой алгоритм автоматического сшивания нескольких фотографий в плоское (иногда называют перспективное) панорамное изображение (planar/perspective panoramic image). Статья содержит код на языкеPythonс использованием библиотекиOpenCV.

Читать далее
Total votes 15: ↑15 and ↓0 +15
Comments 0

«Поводок» для котла Bosch или DIY Opentherm регулятор котла (не вкл./выкл.)

Level of difficulty Medium
Reading time 8 min
Views 11K

Однажды зимним утром я проснулся от того, что мне было неприемлемо зябко. «Никогда такого не было!», — подумал лентяй во мне. «И вот опять!», — ответил ему потребитель — «Тыжинженер!». Да, моему котлу в доме уже около 7 лет и все это время он был недоразвитым, а домочадцы постоянно подкручивали температуру теплоносителя, если им было жарко или холодно. В этот день я решил, что пора потратить свой досуг на решение этой задачи, а именно регулирование котла по температуре воздуха в помещении.

Кому это близко прошу под кат!
Total votes 33: ↑33 and ↓0 +33
Comments 65

Измерение расстояния до объектов с помощью RealSense D435

Reading time 6 min
Views 10K
Задача обнаружения объектов на изображении сегодня является одной из ведущих в области машинного зрения. Ее суть заключается в том, чтобы не только классифицировать объект на снимке, но и указать его точное местоположение.

Результаты обнаружения объекта могут быть дополнены информацией о том, насколько далеко расположен данный объект. Задачу измерения расстояния можно решить с помощью камеры глубины Intel RealSense D435, измеряющей глубину в каждой точке.

В данной статье мы решим задачу измерения расстояния до объекта в режиме реального времени с помощью библиотеки OpenCV и технологии RealSense.

image
Читать дальше →
Total votes 10: ↑9 and ↓1 +8
Comments 1

Самообучающийся трекер объектов: как отслеживать цель в изменчивых условиях сцены

Reading time 16 min
Views 9.2K

Специалисты по компьютерному зрению не один десяток лет бьются над трекингом объектов. Они перепробовали многое: от старой-доброй оценки движения оптическим потоком до сетей-трансформеров.

Есть один подход к трекингу, широко известный на западе, но о котором мало пишут по-русски: Incremental Visual Tracker (IVT). Это трекер объектов на основе модифицированного метода главных компонент: он самообучается на ходу и адаптируется к изменчивым условиям.

Давайте исследуем физиологию этого трекера, чем он интересен и где его можно применить — а затем изучим проблемы его реализации и нюансы использования. Под катом ссылка на репозиторий и много математики.

Читать далее
Total votes 13: ↑13 and ↓0 +13
Comments 0

Обнаружение препятствий на OpenCV. Часть 2

Reading time 4 min
Views 4.8K

С момента последней статьи прошел почти год. За это время произошло немало событий, времени на мое хобби с автономным катером нашлось откровенно мало. :/

Но идея создания алгоритма обнаружения абстрактных препятствий не давала мне покоя. Постоянно казалось, что до результата уже рукой подать.

Читать далее
Total votes 22: ↑22 and ↓0 +22
Comments 29

Теперь наш публичный синтез в супер-высоком качестве, в 10 раз быстрее и без детских болячек

Reading time 8 min
Views 42K

hero_image


В нашей прошлой статье про синтез речи мы дали много обещаний: убрать детские болячки, радикально ускорить синтез еще в 10 раз, добавить новые "фишечки", радикально улучшить качество.


Сейчас, вложив огромное количество работы, мы наконец готовы поделиться с сообществом своими успехами:


  • Снизили размер модели в 2 раза;
  • Научили наши модели делать паузы;
  • Добавили один высококачественный голос (и бесконечное число случайных);
  • Ускорили наши модели где-то примерно в 10 раз (!);
  • Упаковали всех спикеров одного языка в одну модель;
  • Наши модели теперь могут принимать на вход даже целые абзацы текста;
  • Добавили функции контроля скорости и высоты речи через SSML;
  • Наш синтез работает сразу в трех частотах дискретизации на выбор — 8, 24 и 48 килогерц;
  • Решили детские проблемы наших моделей: нестабильность и пропуск слов, и добавили флаги для контроля ударения;

Это по-настоящему уникальное и прорывное достижение и мы не собираемся останавливаться. В ближайшее время мы добавим большое количество моделей на разных языках и напишем целый ряд публикаций на эту и смежные темы, а также продолжим делать наши модели лучше (например, еще в 2-5 раз быстрее).


Попробовать модель как обычно можно в нашем репозитории и в колабе.

Читать дальше →
Total votes 158: ↑157 and ↓1 +156
Comments 100

Климатическая система в квартире своими руками

Reading time 21 min
Views 106K
Кто-то в детстве мечтает изобрести лекарство от рака, кто-то — стать космонавтом или владельцем свечного заводика. А я мечтал о том, что у меня появится климатическая система, и в квартире, наконец, не будет душно, вечная простуда от сквозняков исчезнет, а горло перестанет першить от сухости. И теперь мечта исполнена!

Примерно с декабря 2015 по июнь 2016 года я читал форумы, катался по строительным магазинам, собирал систему в квартире и на балконе, паял контроллер и писал прошивку — и добился своего.

В этой статье я собираюсь похвастаться результатом и рассказать, как устроена моя установка. Полностью описать процесс сборки в одной статье невозможно, но, надеюсь, краткое описание окажется интересным для тех, кто хочет дышать свежим тёплым воздухом. Если кратко, то моя установка устроена так:

Схема установки
А если чуть подробнее, то...
Total votes 87: ↑84 and ↓3 +81
Comments 290

Построение стакана котировок (FullOrderBook) по историческим данным

Reading time 4 min
Views 30K


Совсем недавно решал задачу построения стакана котировок на основе исторических данных Московской Биржи. В открытых источниках ничего подобного не нашел, пришлось начинать с нуля и копать самому. Есть некоторые нюансы, о которых нужно знать. Про них буду упоминать по ходу.

Про биржевую торговлю, инфраструктуру и тестирование алгоритмов на исторических данных много писал и пишет IT Invest, спасибо ему. От себя добавлю, что на данных OrderLogs мы анализируем глубину рынка, ликвидность, спреды и еще много чего. Результаты используем в наших торговых алгоритмах.

Специально выбрал Фондовый рынок, так как тут больше всего вопросов. Валютный и Срочный рынок имеют свои особенности, но там проще. Реализация алгоритма на Java, код на GitHub.

Цель: Получить стакан котировок на любой момент времени.
Читать дальше →
Total votes 13: ↑11 and ↓2 +9
Comments 5

Прозрачный обход блокировок в домашней сети

Reading time 11 min
Views 175K
Последние новости в очередной раз заострили проблему блокировок интернет-ресурсов. С одной стороны о способах их обхода написано немало, и пережевывать эту тему в очередной раз казалось бы незачем. С другой, регулярно предпринимать какие-то дополнительные действия для посещения нужного ресурса — это не совсем то, что должно удовлетворить айтишника (и не всегда то, с чем может справится человек к айти неблизкий).

Нужно простое и прозрачное для пользователей решение, которое, будучи единожды настроенным, позволит просто пользоваться интернетом, не задумываясь, что же сегодня заблокировали по заявкам очередных копирастов-плагиаторов.

Сама собой напрашивается мысль о том, чтобы обходить блокировку уже на домашнем маршрутизаторе.
Читать дальше →
Total votes 36: ↑35 and ↓1 +34
Comments 49

Максимальный поток минимальной стоимости

Reading time 15 min
Views 83K
Транспортная задача (классическая) — задача об оптимальном плане перевозок товара со складов в пункты потребления на транспортных средствах.

Для классической транспортной задачи выделяют два типа задач: критерий стоимости (достижение минимума затрат на перевозку) или расстояний и критерий времени (затрачивается минимум времени на перевозку).

Под катом очень-очень много текста, т.к. рассказывается один из вариантов решения данной задачи «в картинках» для тех, кто мало знаком с графами. Листинг прилагается.

Путешествие в тысячу миль начинается с первого шага
Total votes 173: ↑165 and ↓8 +157
Comments 76

Information

Rating
2,257-th
Location
Россия
Registered
Activity