Комментарии 15
Каждый раз, когда я читаю про нейросети, я восхищаюсь, насколько мощная система тотального контроля из всех этих инструментов будет собрана в будущем.
Кто о чём, а лысый-о расчёске. Читателям гиктаймса явно следует поменьше читать Оруэла. Того глядишь, начнём восхищаться, как в будущем можно будет по нажатию одной кнопки оживлять книги.
А с чем именно вы несогласны?
Нейросети мощный инструмент? — TRUE.
Нейросети используются в системах слежки за подозреваемыми? — TRUE.
Если нейросети будут развиваться (а они будут), то будут ли системы слежки развиваться? — TRUE.
Статья о нейросетях? — TRUE.
Комментарий тоже :)
Нейросети мощный инструмент? — TRUE.
Нейросети используются в системах слежки за подозреваемыми? — TRUE.
Если нейросети будут развиваться (а они будут), то будут ли системы слежки развиваться? — TRUE.
Статья о нейросетях? — TRUE.
Комментарий тоже :)
может он не «несогласен», а наоборот — что это очевидные вещи, какой смысл каждый раз писать про чудо «нажал кнопку — свет появился»?
Вот я и говорю, «кто о чём». Проблема во второй связке. Восприятие любой достаточно мощной технологии через призму своих страхов (ведь в статье нет ничего про слежку)-имхо, несколько странно. И интересной дискуссии про генерацию изображений явно не способствует.
а я радуюсь, что только отсутствие бюджета и мотивации мешает сделать такую систему уже сейчас.
А вот была бы не вялотекущая холодная война с терроризмом, а самая настоящая горячая — уже бы давно нашлись и деньги, и мощности и всенародная поддержка ново-манхэттенского проекта. Ведь спецы и теоретические наработки — давно с нами.
А вот была бы не вялотекущая холодная война с терроризмом, а самая настоящая горячая — уже бы давно нашлись и деньги, и мощности и всенародная поддержка ново-манхэттенского проекта. Ведь спецы и теоретические наработки — давно с нами.
Между исходным кодом и бинарником шаманит компилятор так, что нейросеть связь может и не обнаружить в некоторых местах.
«Качественным декомпилятором» вы хотите заглядывать под капот любых программ, так? Зачем вам это?
«Качественным декомпилятором» вы хотите заглядывать под капот любых программ, так? Зачем вам это?
Проблема в том, что семантика всё равно потеряется. Т.е. названия функций, переменых, коменты. Ну а если всё это не учитывать — существующие методы дизасма итак неплохо работают.
Это уже больше на маленький ИИ тянет. Нейросети в их нынешнем состоянии это по сути интерполяция больших чисел: бинарники это значения по оси x, исходники это значения по оси y, нейросеть пытается найти кривую которая как можно точнее проходит возле этих пар (x, y).
Проблема подобных сетей в том, что им нужно просто сумасшедшее количество данных для обучения. Как-то игрался с сеткой, генерирующей портреты (иконки) 16x16 пикселей, так чтобы получить более-менее приличное качество, требовалось подборка из по меньшей мере 30 000 изображений, а лучше ещё раза в два больше.
Но если у меня есть столько изображений, то смысл в генеративной нейросети в значительной мере теряется — гораздо рациональнее обучить классификатор, который просто расставит теги на этих изображениях, чтобы по запросу выводить нужное, при таком объёме материала оно наверняка найдётся.
Ну и в конечном итоге такие сети — игрушка для больших корпораций, которые способны собрать обучающую выборку в десятки, а то и сотни тысяч изображений.
Вот если бы сетка могла обучиться на 400-700 изображениях и уже показывать приемлемые результаты, это был бы совсем другой разговор. Но до этого ещё ох как далеко, если вообще возможно.
Но если у меня есть столько изображений, то смысл в генеративной нейросети в значительной мере теряется — гораздо рациональнее обучить классификатор, который просто расставит теги на этих изображениях, чтобы по запросу выводить нужное, при таком объёме материала оно наверняка найдётся.
Ну и в конечном итоге такие сети — игрушка для больших корпораций, которые способны собрать обучающую выборку в десятки, а то и сотни тысяч изображений.
Вот если бы сетка могла обучиться на 400-700 изображениях и уже показывать приемлемые результаты, это был бы совсем другой разговор. Но до этого ещё ох как далеко, если вообще возможно.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Нейросеть AttnGAN рисует объекты по частям, используя векторное пространство не только предложений, но и слов