Как стать автором
Обновить

Сверточная нейронная сеть, часть 1: структура, топология, функции активации и обучающее множество

Время прочтения 12 мин
Просмотры 195K
Машинное обучение *
Из песочницы

Предисловие


Данные статьи (часть 2) являются частью моей научной работы в ВУЗе, которая звучала так: «Программный комплекс детектирования лиц в видеопотоке с использованием сверточной нейронной сети». Цель работы была — улучшение скоростных характеристик в процессе детектирования лиц в видеопотоке. В качестве видеопотока использовалась камера смартфона, писалось десктопное ПС (язык Kotlin) для создания и обучения сверточной нейросети, а также мобильное приложение под Android (язык Kotlin), которая использовала обученную сеть и «пыталась» распознать лица из видеопотока камеры. Результаты скажу получились так себе, использовать точную копию предложенной мной топологии на свой страх и риск (я бы не рекомендовал).
Читать дальше →
Всего голосов 23: ↑23 и ↓0 +23
Комментарии 7

Новый способ изучения психотропных веществ с помощью ЭЭГ и нейронных сетей

Время прочтения 4 мин
Просмотры 3.2K
Python *Математика *Машинное обучение *Научно-популярное Мозг
Из песочницы

В данной статье мы хотели бы поделиться результатами исследования, суть которого заключается в расшифровке паттернов нейрональной активности на фоне действия психотропных веществ с помощью алгоритмов глубокого обучения.


При планировании и реализации работы мы руководствовались принципами прозрачности и открытости. С этой целью создана страница проекта с детальным описанием исследования и регулярной отчетностью: https://cmi.to/r2/



Nota bene: несмотря на устрашающий вид, крыса никоим образом не ощущает присутствие коннектора на черепе, не пытается от него избавиться и никак не ограничена в своей жизнедеятельности. Исследования проводили в строгом соответствии с этическими нормами, установленными Европейской конвенцией по защите позвоночных животных.

Читать дальше →
Всего голосов 12: ↑12 и ↓0 +12
Комментарии 7

Сегментация изображений со спутника с помощью сверточной нейронной сети

Время прочтения 5 мин
Просмотры 2.8K
Python *Программирование *Машинное обучение *

Часто во многих сферах деятельности возникает необходимость определения местоположения объектов на изображении. Например, необходимо найти дефект при сборке деталей, провести первичную обработку медицинского снимка или составить карту местности по снимкам со спутника. Данная задача решается с помощью сегментации. Сегментация - это нахождение областей изображения, однородных по какому-либо критерию, например, по яркости или по границам объектов, находящихся на картинке.

Сейчас мы попытаемся решить похожую задачу. В данном кейсе будут проанализированы спутниковые снимки на предмет определения на них географических объектов, таких как реки, поля, дома, дороги и леса. Для решения таких задач используется сверточная нейронная сеть. Одной из распространенных её архитектур является модель U-Net. На вход нейронной сети подается изображение, и далее создается маска, которая будет определять объекты из разных классов на изображении.

Читать далее
Всего голосов 2: ↑1 и ↓1 0
Комментарии 10