Как стать автором
Обновить
  • по релевантности
  • по времени
  • по рейтингу

FineReader и Клинопись

Open source
Клинопись — именно так переводится слово «cuneiform» с английского языка. Правда я немного забежал вперед. Вернемся к первому слову из заголовка. FineReader — идеальное решение для тех, кому нужен высочайший уровень точности распознавания и сохранения оформления текстов, как написано на сайте компании ABBYY. Все очень хорошо, но купить для дома ее, увы, не совсем (или совсем не) рентабельно. Правда есть выход, возможно даже парадный.
Читать дальше →
Всего голосов 44: ↑43 и ↓1+42
Просмотры2.3K
Комментарии 53

Новый подход к авторизации и капче

Чулан
Однажды, блуждая по просторам Интернета в поисках нужной статьи, я встретил короткое замечание некоего Ingvald Straume о том, что пароль в программах можно бы было заменить на ручное рисование подписи мышкой.
Действительно, ведь пароль — это такая штука, которую можно забыть. А вот подпись (или некая задуманная закорючка) — это вещь, которую в силу человеческого образного восприятия, забыть гораздо сложнее.
Дальше я экономлю Ваше время, предлагая плюсы и минусы идеи...
Всего голосов 10: ↑3 и ↓7-4
Просмотры370
Комментарии 18

Использование нейронной сети Хопфилда для решения простейшей задачи

Чулан
image В настоящее время достаточно интересной областью программирования является использование нейронных сетей. Не смотря на всю перспективность этой идеи, большинство реализаций которые я встречал были связаны с различным анализом статистических выборок и предсказанием возможного значения какого-либо параметра.

Разговоры об искусственном интеллекте и громоздких экспертных системах — это конечно все хорошо, но как всю эту теорию приблизить к жизни, к нашим приклодным задачам?
Читать дальше →
Всего голосов 72: ↑59 и ↓13+46
Просмотры5.8K
Комментарии 29

Нейронная сеть на спичечных коробках

Искусственный интеллект
Я не помню где брал эту информацию, но она отражает суть нейросетей лучше всего. На пальцах.

Правила игры. НС обучается играть в игру «11 палочек». Можно брать либо 1 палочку, либо 2. Нужно вытянуть последним все палочки.

Берем 10 спичечных коробков и в каждый помещаем пуговки двух цветов. Например, черного и белого. По одной штуке. Номер на коробке будет отвечать за количество палочек в текущий момент.

Например, НС начинает ход.

1. Закрываем глаза и вытаскиваем наугад пуговку из коробки под номером 11. Если черная, то берем одну палочку, если белая — две. (Пусть будет белая — 2 палочки).
2. Ход человека. Например, он взял 2 палочки.
3. Далее, берем коробок под номером 11-2-2 = 7 и вытаскиваем наугад из него пуговку.

Так до тех пор пока игра не закончится.

Если НС выиграла, то поощряем найденное решение добавлением в задействованные коробки по одной пуговке сверху тогоже цвета что и вытягивали. Если НС проиграла, то наказываем, убирая из последнего коробка вытянутую пуговку.

Вот и вся нейросеть из 10 узлов которая, изначально, не зная даже правил, учится играть и начинает обыгрывать человека. Если изменить правила и, например, тот кто последний забирает палочки проигрывает, то НС переучится и опять начнет побеждать.

Тут, конечно, масштаб незначителен, но он хорошо показывает, что НС хороша тем, что есть возможность гибкого обучения и подстраивания под правила игры.
Всего голосов 72: ↑62 и ↓10+52
Просмотры38K
Комментарии 64

Гибридный логический нейрон

Искусственный интеллектМозг
Если распознающая машина-персептрон на рисунок слона отзывается сигналом «мура», на изображение верблюда — тоже «мура» и на портрет видного ученого — опять-таки «мура», это не обязательно означает, что она неисправна. Она может быть просто философски настроена.
К. Прутков-инженер. Мысль № 30.

Строгая логическая функция активации


Копируя принцип действия биологического нейрона при создании искусственных нейронных сетей, мы особо не задумываемся, какой смысл приобретает функция активации логической модели нейрона. Функция всегда записывается в виде логической суммы, логического «И» для конкретного набора входов и именно одновременная активность этих входов активирует наш нейрон. Если откинуть внешнюю смысловую привязку входов мы можем описать активацию нейрона следующим образом. Для одного внешнего события состоящего из набора входящих образов происходит объединение конкретной группы из пришедших образов в новый чисто логический образ — абстрагирование. Уже для группы таких событий активирующих нейрон, происходит выделение общего набора — обобщение.
Читать дальше →
Всего голосов 29: ↑23 и ↓6+17
Просмотры2K
Комментарии 7

SpiNNaker — нейронный компьютер

Искусственный интеллект
Прочитав недавно опубликованную статью «Обзор современных проектов крупномасштабного моделирования мозговой активности», хотелось бы рассказать о другом подобном проекте, проводимом научной группой Манчестерского Университета в Великобритании под руководством профессора
Стива Фурбера (Steve Furber), создателя BBC Microcomputer и 32-битного ARM RISC микропроцессора, а также основателя компании ARM.
Читать дальше →
Всего голосов 33: ↑33 и ↓0+33
Просмотры4.2K
Комментарии 22

Многослойный перцептрон (с примером на PHP)

Искусственный интеллект
Из песочницы
Читая Хабр на предмет материалов по нейросетям и вообще по теме искусственного интеллекта я нашел пост о однослойном перцептроне и решил из любопытства начать изучение нейросетей с него, а потом и расширить опыт до многослойного перцептрона. О чем и повествую.
Читать дальше →
Всего голосов 27: ↑19 и ↓8+11
Просмотры12K
Комментарии 18

Роботы проявили альтруизм в процессе эволюции

Робототехника
Эволюционные биологи из университета Лозанны (Швейцария) смогли доказать, что альтруизм у живых существ возник в результате естественного отбора, то есть является врождённым качеством, необходимым для выживания родичей. Они показали это на примере роботов, чьё программное обеспечение модифицировалось с помощью эволюционных алгоритмов.
Читать дальше →
Всего голосов 64: ↑58 и ↓6+52
Просмотры1K
Комментарии 39

Взлом матановой капчи на C# — это просто!

.NET
В этом топике я хочу вам рассказать о взломе т.н. «матан-капчи», пример которой был представлен в недавнем топике Матановая капча на PHP — это просто!.
Прочитав статью автора об этой замечательной капче, мне захотелось написать программу для её распознавания, как говорится just for fun ;)
Читать дальше →
Всего голосов 184: ↑176 и ↓8+168
Просмотры39K
Комментарии 88

Создание оригинальной каптчи, используя нейронные сети. Часть 1

Разработка веб-сайтов
Из песочницы
Как и у всех программистов, недавно у меня возникло желание изобрести собственный “велосипед”. Так как изобретать свою CMS, Framework, и т.д. уже не актуально, то мой взор обратился на каптчу. Казалось бы, что тут можно придумать оригинального, каких только каптч не существует: 2D-картинка, 3D-картинка, звуковая каптча, выбор “правильной” картинки. Но мне пришла в голову мысль, что создатели каптч думают как-то однобоко, то есть все хотят получить однозначно правильный ответ от пользователя (и обычно в тестовом поле), причем в простом виде, серверу лишь остается сравнить ответ с исходными данными! Вот я и решил исправить это дело и создать собственную “умную” каптчу.

Читать дальше →
Всего голосов 68: ↑43 и ↓25+18
Просмотры2.4K
Комментарии 73

Антинейроны и обучение на ошибках

Научно-популярноеИскусственный интеллект
image

Вместо предисловия


В недавнем прошлом судьба привела меня в область Нейронных Сетей (НС). Вопрос этот показался мне крайне интересным и, чего уж скрывать, не на шутку перспективным. Ах, какой простор открывается лишь при одной мысли что бы можно было сделать на основе НС, если бы только развить еще буквально чуть-чуть! И вот совсем недавно ко мне в голову забрела интересная (на мой взгляд, конечно) концепция. О да, я ни коем образом не претендую на истинность и правомерность своих суждений в вопросе НС, ибо, признаться честно, в этой области я дилетант (хочется верить, что только пока). Тем не менее, любопытствующих приглашаю под хабракат. Жду (конструктивных мнений), надеюсь (на снисхождение) и верю (в понимание).

Читать дальше →
Всего голосов 61: ↑39 и ↓22+17
Просмотры1.2K
Комментарии 178

Количество рождает качество?

Искусственный интеллект

Человеческая нервная система состоит из порядка ста миллиардов нервных клеток. На эти сто миллиардов возложена большая ответственность перед организмом. Можно сказать, мы до сих пор живем благодаря замечательному умению наших нейронов предсказывать будущее.

Одним из лучших человеческих способов предугадывать состояние окружающего пространства является моделирование мира с помощью разнообразных простых правил, которым мир, вроде бы, подчиняется. Например, такому: отпущенный камень летит вниз с ускорением. Или такому: существа, обладающие рядом свойств — четырьмя ногами, длинным хвостом, усами, ушами особой формы, и так далее, объединены общим родом кошачьих и сопутствующими этому роду признаками. Любовью к свежему мясу на обед, к примеру. Согласитесь, это очень важно и интересно, если вы хотите пережить встречу с особо крупными представителями такого рода существ.

Читать дальше →
Всего голосов 47: ↑30 и ↓17+13
Просмотры1.3K
Комментарии 99

Нейронная сеть с SoftMax слоем на c#

.NETData Mining
Привет, в прошлой статье я рассказал про алгоритм обратного распространения ошибки и привел реализацию, не зависящую от функции ошибки и от функции активации нейрона. Было показано несколько простых примеров подмены этих самых параметров: минимизация квадрата Евклидова расстояния и логарифмического правдоподобия для сигмоидной функции и гиперболического тангенса. Данный пост будет логическим продолжение прошлого, в котором я рассмотрю немного нестандартный пример, а именно функцию активации Softmax для минимизации перекрестной энтропии. Эта модель актуальна при задаче классификации, когда необходимо получить на выходе нейросети вероятности принадлежности входного образа одному из не пересекающихся классов. Очевидно, что суммарный выход сети по всем нейронам выходного слоя должен равняться единице (так же как и для выходных образов обучающей выборки). Однако не достаточно просто нормализировать выходы, а нужно заставить сеть моделировать вероятностное распределение, и обучать ее именно этому. Кстати, сейчас на coursera.org идёт курс по нейросетям, именно он помог углубиться в понимание софтмакса, иначе я продолжал бы использовать сторонние реализации.

Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑15 и ↓2+13
Просмотры55K
Комментарии 1

Установка нейронной сети FANN в Linux

Настройка Linux*nix
Tutorial
Recovery mode
Устанавливать библиотеку Fast Artificial Neural Network будем на операционную систему Debian (один из дистрибутивов Linux). Произвести установку библиотеки можно двумя способами.

  1. установка из репозиториев;
  2. установка всех элементов в отдельности.

Первый метод конечно облегчает немного установку, но это того не стоит. Вот с чем мне собственно пришлось столкнуться. Когда мне понадобилось произвести установку на Debian. Я нашел руководство по установке, в котором описывался первый метод. Бегло прочитав его и уже успев обрадоваться (как оказалось в дальнейшем, ненадолго), я принялся выполнять в точности все этапы по установке библиотеки, описанные в руководстве. Нюансов не возникло. Вроде библиотека установилась и расширение для PHP тоже. Казалось, что все должно было работать. Но не тут то было. Сначала я подключил нейронную сеть, которую использовал на denwere. Но результат оказался нулевым. Оказалось, что не проходила даже инициализация самой библиотеки. Перечитав еще раз руководство по установке и аналогичные руководства с других ресурсов, я понимал, что все должно работать. Но в итоге ничего не работало. Два дня у меня ушло на решение проблемы с установкой. Когда все возможные варианты (а их было немного) были исчерпаны у меня “пронеслась” мысль, а что если дистрибутив из репозитариев самой библиотеки “битый”. И как оказалось в дальнейшем, так оно и было. Поэтому рекомендую вам использовать второй метод установки, в итоге все будет работать, и ваши нервы будут в полном порядке.
Читать дальше →
Всего голосов 4: ↑1 и ↓3-2
Просмотры11K
Комментарии 3

По следам интеллекта 2

Искусственный интеллект
Некоторые люди полагают, что они мыслят, в то время как они просто переупорядочивают свои предрассудки.
Давно я написал статью-обзор по эволюции методов моделирования нейронов и забросил это дело. В описание попали старые и всем интересующимся нейронами известные методы, можно сказать, получился обзор учебников выпущенных до распада СССР. Если кому интересно может сходить habrahabr.ru/post/101020, посмотреть старый обзор. Сейчас у меня подсобрался материал по нескольким с моей точки зрения увлекательным и более современным методам моделирования, которые заслужили упоминания в виде структурированного обзора. Здесь я только упомяну эти методы в описательном порядке, по той простой причине, что для большинства интересней знать, зачем мы его применяем, а не как он работает и как его применять. Объем текста значительно уменьшится, интересность повысится, а то, как в действительности работают эти методы, каждый сможет найти сам.
Итак, готовьтесь.
Читать дальше →
Всего голосов 39: ↑38 и ↓1+37
Просмотры22K
Комментарии 6

ConceptNet 5 — настоящий ИИ не за горами

Open sourceAPI
Из песочницы
ConceptNet

ConceptNet — семантическая нейро-сеть, содержащая много вещей, которые компьютеры должны знать о мире, особенно при понимании текста написанного людьми.
Сеть построена из узлов, представляющих определенные слои и концепции, в виде слов или коротких фраз естественного языка и знаков отношений между ними. Это могут быть любые вещи, которые компьютерам нужно знать, чтобы искать информацию лучше, отвечать на вопросы и понимать цели людей. Если вы хотите построить свой собственный Watson вместе с ConceptNet, то это должно быть отличной целью для начала!
Подробности об ConceptNet под катом
Всего голосов 55: ↑50 и ↓5+45
Просмотры32K
Комментарии 46

Американский стартап разработал нейросеть, распознающую популярные CAPTCHA с точностью более 90%

Информационная безопасностьАлгоритмы
Технологический стартап Vicarious объявил о разработке решения, позволяющего успешно проходить современные CAPTCHA-тесты, в том числе наиболее популярную в современном интернете reCAPTCHA, в 2009 году приобретенную компанией Google.

С помощью машинного обучения и использования принципов строения мозга человека, исследователям удалось достичь 90% точности распознавания CAPTCHA от Google, Yahoo, PayPal, Captcha.com и других проектов. Этот прогресс показывает, что современные CAPTCHA уже не эффективны в качестве теста Тьюринга.


Читать дальше →
Всего голосов 63: ↑56 и ↓7+49
Просмотры45K
Комментарии 129

Библиотека компьютерного зрения CCV 0.6 с новым классификатором изображений

Open sourceОбработка изображений


Для свободной кроссплатформенной библиотеки компьютерного зрения CCV разработан новый классификатор изображений, обученный в свёрточной нейроной сети. Впервые классификатор такого уровня и модели (детектор лиц, детектор автомобилей, детектор пешеходов) выпущены под свободной лицензией.
Читать дальше →
Всего голосов 34: ↑31 и ↓3+28
Просмотры19K
Комментарии 13

Как нейронные сети рисуют картины

Блог компании .ioАлгоритмыОбработка изображений
Перевод
Умные алгоритмы уже умеют находить и распознавать лица, определять главную часть картинки, узнавать различные предметы. А нейронные сети пошли дальше и даже могут самостоятельно создавать произведения искусства.

Недавно Google на своем блоге опубликовали интересный способ использования нейронных сетей, распознающих картинки. Далее свободный перевод публикации.

image
Читать дальше →
Всего голосов 79: ↑75 и ↓4+71
Просмотры145K
Комментарии 38

Deep Dream: как обучить нейронную сеть мечтать не только о собаках

Блог компании .ioАнализ и проектирование системВизуализация данныхМашинное обучение
Перевод
Tutorial
В июле всех порадовала статья про deep dream или инцепционизм от Google. В статье подробно рассказывалось и показывалось как нейронные сети рисуют картины и зачем их заставили это делать. Вот эта статья на хабре.

Теперь все, у кого настроена среда caffe, кому скучно и у кого есть свободное время могут сделать собственные фотки в стиле инцепционизм. Одна проблема — почти на всех фотках получаются собаки. Как же избавится от элементов с псами в изображениях deep dream и обучить свою нейронную сеть пользоваться другими картинками?

image
Читать дальше →
Всего голосов 25: ↑23 и ↓2+21
Просмотры30K
Комментарии 5