Введение

Здравствуй, Хабр! Данная статья предназначена для тех, кто приблизительно шарит в математических принципах работы нейронных сетей и в их сути вообще, поэтому советую ознакомиться с этим перед прочтением. Хоть как-то понять, что происходит можно сначала здесь, потом тут.

Недавно мне пришлось сделать нейросеть для распознавания рукописных цифр(сегодня будет не совсем её код) в рамках школьного проекта, и, естественно, я начал разбираться в этой теме. Посмотрев приблизительно достаточно об этом в интернете, я понял чуть более, чем ничего. Но неожиданно(как это обычно бывает) получилось наткнуться на книгу Саймона Хайкина(не знаю почему раньше не загуглил). И тогда началось потное вкуривание матчасти нейросетей, состоящее из одного матана.

Введение

Эдуард Тянтов (Mail.ru Group)

• 1-е мобильное приложение стилизации видео в мире;
• Уникальная технология стабилизации видео;
• Приложение с технологией разработаны за 1 месяц.

Нейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.

Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же посмотрим на ситуацию с другой стороны — что делать разработчикам (и всем остальным), которые хотят больше знать про методы распознавания образов, дискриминантный анализ, методы кластеризации и другие занимательные вещи, но не хотят расходовать на эту задачу лишние ресурсы.

Ставить перед собой амбициозную цель, с головой бросаться в онлайн-курсы — значит потратить много времени на изучение предмета, который, возможно, вам нужен лишь для общего развития. Есть один проверенный (ретроградный) способ, занимающий по полчаса в день. Книга — офлайновый источник информации. Книга не может похвастаться актуальностью, но за ограниченный период времени даст вам фундаментальное понимание технологии и способов ее возможной реализации под ваши задачи.

Чему уже научились сверточные искусственные нейронные сети (ИНС) и как они устроены?

1. Предисловие

Такие статьи принято начинать с экскурса в историю, дабы описать кто придумал первые ИНС, как они устроены и налить прочую, бесполезную, по большей части, воду. Скучно. Опустим это. Скорее всего вы представляете, хотя бы образно, как устроены простейшие ИНС. Давайте договоримся рассматривать классические нейронные сети (типа перцептрона), в которых есть только нейроны и связи, как черный ящик, у которого есть вход и выход, и который можно натренировать воспроизводить результат некой функции. Нам не важна архитектура этого ящика, она может быть очень разной для разных случаев. Задачи, которые они решают — это регрессия и классификация.

2. Прорыв

Что же такого произошло в последние годы, что вызвало бурное развитие ИНС? Ответ очевиден — это технический прогресс и доступность вычислительных мощностей.

Приведу простой и очень наглядный пример:

Привет, Хабр! В этой серии статей приведу краткий перевод с английского языка первой главы книги Майкла Нильсона "Neural Networks and Deep Learning".

Перевод я разбил на несколько статей на хабре, чтобы было удобнее читать:
Часть 1) Введение в нейронные сети
Часть 2) Построение и градиентный спуск
Часть 3) Реализация сети для распознавания цифр
Часть 4) Немного о глубоком обучении

Введение

Человеческая визуальная система — одна из самых удивительных на свете. В каждом полушарии нашего мозга есть зрительная кора, содержащая 140 млн. нейронов с десятками млрд. связей между ними, но такая кора не одна, их несколько, и вместе они образуют настоящий суперкомпьютер в нашей голове, лучшим образом адаптированный в ходе эволюции под восприятие визуальной составляющей нашего мира. Но трудность распознавания визуальных образов становится очевидной, если вы попытаетесь написать программу для распознавания, скажем, рукописных цифр.

Простую интуицию — "у 9-тки есть петля сверху, и вертикальный хвост внизу" не так просто реализовать алгоритмически. Нейронные сети используют примеры, выводят некоторые правила и учатся на них. Более того чем больше примеров мы покажем сети, тем больше она узнает о рукописных цифрах, следовательно классифицирует их с большей точностью. Мы напишем программу в 74 строчки кода, которая будет определять рукописные цифры с точностью >99%. Итак, поехали!

Всем привет! В этой статье я хочу рассказать про базовый пайплайн в прогнозировании временных рядов с помощью нейронных сетей, в данном случае, наверное, с самыми сложными временными рядами для анализа — финансовыми данными, которые имеют случайную природу, и, казалось бы, непредсказуемые. Или все-таки нет?

http://www.site.com/page.php?var=<script>alert('xss');</script>

В чем сложность поиска по турам

• Резервируется определенное количество номеров в отелях на некоторый набор дат.
• Выкупается несколько самолетов.
• Выпускается новый пакет туров, в котором содержатся комбинации всех возможных типов номеров, длительностей пребывания, городов и дат вылета.

Внимательный читатель найдет на этой картинке IPv6

Люди часто озадачены доменами. Почему мой сайт не работает? Почему эта хрень поломана, ничего не помогает, я просто хочу, чтобы это работало! Обычно, вопрошающий или не знает про DNS, или не понимает фундаментальных идей. Для многих DNS — страшная и непонятная штука. Эта статья — попытка развеять такой страх. DNS — это просто, если понять несколько базовых концепций.

Что такое DNS

DNS расшифровывается как Domain Name System. Это глобальное распределенное хранилище ключей и значений. Сервера по всему миру могут предоставить вам значение по ключу, а если им неизвестен ключ, то они попросят помощи у другого сервера.

Вот и все. Правда. Вы или ваш браузер запрашивает значение для ключа www.example.com, и получает в ответ 1.2.3.4.