Нейросеть проанализировала 14 часов выступлений Барака Обамы и создала модель его мимики и движений головы. Теперь компьютерный Барак Обама любой текст произносит как свой и выглядит при этом довольно натурально.
И несмотря на то, что разработка чисто научная и служит демонстрацией современных технологий, видится, что это открывает огромное поле для видеофальсификаций - когда тебе показывают то, что человек на самом деле не говорил.
Становится немного не по себе от того, что скоро уже нельзя будет верить собственным глазам
http://tehnot.com/nejroset-sozdala-poddelnogo-obamu/
И несмотря на то, что разработка чисто научная и служит демонстрацией современных технологий, видится, что это открывает огромное поле для видеофальсификаций - когда тебе показывают то, что человек на самом деле не говорил.
Становится немного не по себе от того, что скоро уже нельзя будет верить собственным глазам
http://tehnot.com/nejroset-sozdala-poddelnogo-obamu/
Tehnot.com
Нейросеть создала поддельного Обаму
Учёные и эксперты бьют тревогу – программы 3D-графики вкупе с нейросетями достигли такого качества, что могут легко подделать видео, которое будет почти неотличимо от реального. Это позволит показывать на экране компьютерную симуляцию, которую невозможно…
Такс такс такс што тут у нас да это же способ делать backprop без сохранения всех активаций в резнетах
https://github.com/renmengye/revnet-public
https://github.com/renmengye/revnet-public
GitHub
GitHub - renmengye/revnet-public: Code for "The Reversible Residual Network: Backpropagation Without Storing Activations"
Code for "The Reversible Residual Network: Backpropagation Without Storing Activations" - GitHub - renmengye/revnet-public: Code for "The Reversible Residual Network: Bac...
https://arxiv.org/pdf/1707.04585.pdf
The Reversible Residual Network: Backpropagation Without Storing Activations
Deep residual networks (ResNets) have significantly pushed forward the state-of-the-art on image classification, increasing in performance as networks grow both deeper and wider. However, memory consumption becomes a bottleneck, as one needs to store the activations in order to calculate gradients using backpropagation. We present the Reversible Residual Network (RevNet), a variant of ResNets where each layer's activations can be reconstructed exactly from the next layer's. Therefore, the activations for most layers need not be stored in memory during backpropagation. We demonstrate the effectiveness of RevNets on CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet, establishing nearly identical classification accuracy to equally-sized ResNets, even though the activation storage requirements are independent of depth.
The Reversible Residual Network: Backpropagation Without Storing Activations
Deep residual networks (ResNets) have significantly pushed forward the state-of-the-art on image classification, increasing in performance as networks grow both deeper and wider. However, memory consumption becomes a bottleneck, as one needs to store the activations in order to calculate gradients using backpropagation. We present the Reversible Residual Network (RevNet), a variant of ResNets where each layer's activations can be reconstructed exactly from the next layer's. Therefore, the activations for most layers need not be stored in memory during backpropagation. We demonstrate the effectiveness of RevNets on CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet, establishing nearly identical classification accuracy to equally-sized ResNets, even though the activation storage requirements are independent of depth.
Ушла эпоха — на смену Матрикснету в Яндексе пришел КотоБуст
https://yandex.ru/blog/company/catboost-novyy-metod-mashinnogo-obucheniya-ot-yandeksa
https://catboost.yandex/
https://yandex.ru/blog/company/catboost-novyy-metod-mashinnogo-obucheniya-ot-yandeksa
https://catboost.yandex/
Блог Яндекса
CatBoost — новый метод машинного обучения от Яндекса
Представляем метод машинного обучения CatBoost. Он умеет учитывать нечисловые данные — например, породы животных или типы облаков. Библиотека CatBoost доступна всем желающим.
Гугл выпустил библиотеку для визуализации данных - https://pair-code.github.io/facets/
https://machinelearning.apple.com/ Эпл запустила свой машин ленинг блог, возможно там будет также интересно как и у нас
Давно не выходило новых фреймворков. И вот опять https://habrahabr.ru/company/intel/blog/333612/
Можно загружать для inference модели из Caffe, TensorFlow и Torch.
Молимся, что сборка OpenCV не стала из-за этого еще сложнее.
Можно загружать для inference модели из Caffe, TensorFlow и Torch.
Молимся, что сборка OpenCV не стала из-за этого еще сложнее.
Хабр
Deep Learning, теперь и в OpenCV
Данная статья является кратким обзором возможностей dnn — модуля OpenCV, предназначенного для работы с нейросетями. Если вам интересно, что это такое, что оно...
Флешку-маркер мы уже видели.
Теперь есть флешка, которую можно использовать как ускоритель сверточных сетей для мобильных, портативных и прочих носимых и не очень устройств.
https://developer.movidius.com/getting-started
Movidius, которых купил Intel, предлагают за $79 свой Myriad 2 Visual Processing Unit (VPU) в формате USB 3.0 флешки.
Myriad Development Kit (MDK) поддерживает inference caffe моделей. Спецификация железки http://uploads.movidius.com/1441734401-Myriad-2-product-brief.pdf
Можно сделать спиннер https://tctechcrunch2011.files.wordpress.com/2017/07/quad_laptop_web.png?w=475&h=360
Теперь есть флешка, которую можно использовать как ускоритель сверточных сетей для мобильных, портативных и прочих носимых и не очень устройств.
https://developer.movidius.com/getting-started
Movidius, которых купил Intel, предлагают за $79 свой Myriad 2 Visual Processing Unit (VPU) в формате USB 3.0 флешки.
Myriad Development Kit (MDK) поддерживает inference caffe моделей. Спецификация железки http://uploads.movidius.com/1441734401-Myriad-2-product-brief.pdf
Можно сделать спиннер https://tctechcrunch2011.files.wordpress.com/2017/07/quad_laptop_web.png?w=475&h=360
Intel
Intel® Neural Compute Stick 2
Learn AI programming at the edge with the newest generation of this tiny, fanless deep learning device.
Многие мечтают увеличить свой датасет. Сегодня (вчера) Гугл даёт возможность сделать это.
https://research.googleblog.com/2017/07/an-update-to-open-images-now-with.html
В базу Open Images добавлены 1.2M + 830k bounding boxes для 600 классов, среди которых куча животных, бытовых предметов, музыкальных инструментов, одежды, еды и, конечно же, турник.
https://research.googleblog.com/2017/07/an-update-to-open-images-now-with.html
В базу Open Images добавлены 1.2M + 830k bounding boxes для 600 классов, среди которых куча животных, бытовых предметов, музыкальных инструментов, одежды, еды и, конечно же, турник.
Research Blog
An Update to Open Images - Now with Bounding-Boxes
Posted by Vittorio Ferrari, Research Scientist, Machine Perception Last year we introduced Open Images , a collaborative release of ~9 mil...
Можно ли научить красоте? Неужели наконец появилась кнопка "сделать красиво"?
https://m.geektimes.ru/post/291251/?utm_source=vk&utm_medium=social&utm_campaign=mashinu-uchat-krasote--ili-test-tyuringa-d
https://m.geektimes.ru/post/291251/?utm_source=vk&utm_medium=social&utm_campaign=mashinu-uchat-krasote--ili-test-tyuringa-d
m.geektimes.ru
Машину учат красоте, или тест Тьюринга для профессиональных фотографов
Программисты из Google задались целью привить машине художественный вкус и начали с эстетически правильной обработки фотографий. Особенность понятия красоты — в...
http://witted.ai/YCbqB.jpg/ А может ли машина придумывать смешные фотки к картинке - нет
witted.ai
AI-generated, unique jokes and quotes based on content of your photos
Не читал, но одобряю https://blog.slavv.com/37-reasons-why-your-neural-network-is-not-working-4020854bd607
Medium
37 Reasons why your Neural Network is not working
The network had been training for the last 12 hours. It all looked good: the gradients were flowing and the loss was decreasing. But then…
Очень интересный выпуск подкаста с Сергеем Левиным о том, как он пришел к работе с роботами, особенностях RL и его разновидностях, multitask learning и будущем машоба. https://twimlai.com/twiml-talk-037-sergey-levine-deep-robotic-learning/
The TWIML AI Podcast (formerly This Week in Machine Learning & Artificial Intelligence)
Deep Robotic Learning with Sergey Levine
This week we continue our Industrial AI series with Sergey Levine, an Assistant Professor at UC Berkeley whose research focus is Deep Robotic Learning. Sergey is part of the same research team as a couple of our previous guests in this series, Chelsea Finn…
Джва года ждал. Deepmind и Blizzard выпускают ML API для Starcraft II! https://deepmind.com/blog/deepmind-and-blizzard-open-starcraft-ii-ai-research-environment/
http://us.battle.net/sc2/en/blog/20944009
Это настолько круто, насколько вообще что-нибудь может быть круто, какое-то нереальное количество работы.
https://github.com/Blizzard/s2client-proto
https://github.com/deepmind/pysc2
Думаю, это последний шаг на пути к AI, который наконец-то нас захватит.
Масштаб и серьезность намерений показывает то, что Blizzard сделали headless client SCII для Linux.
http://us.battle.net/sc2/en/blog/20944009
Это настолько круто, насколько вообще что-нибудь может быть круто, какое-то нереальное количество работы.
https://github.com/Blizzard/s2client-proto
https://github.com/deepmind/pysc2
Думаю, это последний шаг на пути к AI, который наконец-то нас захватит.
Масштаб и серьезность намерений показывает то, что Blizzard сделали headless client SCII для Linux.
OpenAI сделали бота для доты 1х1 https://blog.openai.com/dota-2/
OpenAI
Dota 2
We've created a bot which beats the world's top professionals at 1v1 matches of Dota 2 under standard tournament rules. The bot learned the game from scratch by self-play, and does not use imitation learning or tree search. This is a step towards building…
Sony подвезла новый дл фреймворк с динамическими графами и гуем под винду https://github.com/sony/nnabla
GitHub
GitHub - sony/nnabla: Neural Network Libraries
Neural Network Libraries. Contribute to sony/nnabla development by creating an account on GitHub.