Neural Networks | Нейронные сети
11.7K subscribers
763 photos
169 videos
170 files
9.42K links
Все о машинном обучении

По всем вопросам - @notxxx1

№ 4959169263
加入频道
​Суперпозиционное линейно-нелинейное моделирование мультиагентных систем методами тропической алгебры

🔗 Суперпозиционное линейно-нелинейное моделирование мультиагентных систем методами тропической алгебры
Введение в рассмотрение суперпозиционных линейно-нелинейных моделей, известных как искусственные нейронные сети, стало одним из самых значимых событий в обла...
🎥 Graph neural networks: Variations and applications
👁 11 раз 1087 сек.
Many real-world tasks require understanding interactions between a set of entities. Examples include interacting atoms in chemical molecules, people in social networks and even syntactic interactions between tokens in program source code. Graph structured data types are a natural representation for such systems, and several architectures have been proposed for applying deep learning methods to these structured objects. I will give an overview of the research directions inside Microsoft that have explored di
Спикер — Сергей Марков, автор одной из сильнейших российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения и основатель портала XX2 Век.

Обсудили такие вопросы:

* Неолуддизм и неожюльвернианство: как выглядит научно-технический прогресс в искусстве и массовом сознании.
* Что говорят технологические гуру современности о проблеме безопасности ИИ.
* Угроза ИИ или угроза технологии вообще: почему важно правильно формулировать вопросыы, чтобы получать необходимые ответы?
* Убивающие машины: опыт эксплуатации.
* Перенаселение на Марсе: кто и когда вкусит запретный плод марсианских яблонь?
* Мир скреп и мир скрепок: трудно ли пройти по лезвию бритвы?
* Опасности реальные и мнимые: о чём на самом деле стоит задуматься специалистам в области ИИ?
https://vk.com/video-152111071_456239277?list=38ad897d1c1ea31217

🎥 Сергей Марков: Легенда о големе в эпоху искусственного интеллекта.
👁 22 раз 9445 сек.
Спикер — Сергей Марков, автор одной из сильнейших российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения и основатель портала XX2 Век.

Обсудили такие вопросы:

* Неолуддизм и неожюльвернианство: как выглядит научно-технический прогресс в искусстве и массовом сознании.
* Что говорят технологические гуру современности о проблеме безопасности ИИ.
* Угроза ИИ или угроза технологии вообще: почему важно правильно формулировать вопросыы, чтобы получать необходимые ответы?
* Убивающие машины: опыт
Deep Learning on Massively Parallel Processing Databases

🎥 Deep Learning on Massively Parallel Processing Databases
👁 1 раз 1511 сек.
by Frank McQuillan

At: FOSDEM 2019
https://video.fosdem.org/2019/UA2.118/dl_parallel_db.webm


In this session we will discuss the use of massively parallel databases for deep learning, drawing on experience from running deep learning frameworks like Keras and TensorFlow with GPU acceleration using free and open source software like Greenplum Database and the Apache MADlib machine learning library. Topics will include architecture, common usage patterns, scalability results and bright opportunities for th
​CESMA: Centralized Expert Supervises Multi-Agents

Lin et al.: https://arxiv.org/abs/1902.02311

#MultiagentSystems #ArtificialIntelligence #MachineLearning #Systems #Control

🔗 CESMA: Centralized Expert Supervises Multi-Agents
We consider the reinforcement learning problem of training multiple agents in order to maximize a shared reward. In this multi-agent system, each agent seeks to maximize the reward while interacting with other agents, and they may or may not be able to communicate. Typically the agents do not have access to other agent policies and thus each agent observes a non-stationary and partially-observable environment. In order to resolve this issue, we demonstrate a novel multi-agent training framework that first turns a multi-agent problem into a single-agent problem to obtain a centralized expert that is then used to guide supervised learning for multiple independent agents with the goal of decentralizing the policy. We additionally demonstrate a way to turn the exponential growth in the joint action space into a linear growth for the centralized policy. Overall, the problem is twofold: the problem of obtaining a centralized expert, and then the problem of supervised learning to train the multi-agents. We demonstra
Нарушение лицензий при копировании кода со StackOverflow

🎥 Нарушение лицензий при копировании кода со StackOverflow
👁 1 раз 1304 сек.
Лицензирование программного обеспечения является сложной задачей: нужно знать, правильно ли поддерживаются лицензии программного обеспечения при повторном использовании и развитии. Это мотивировало разработку Sourcerer’s Apprentice, веб-сервиса, который помогает отслеживать лицензирование переиспользованного кода. На семинаре мы рассмотрим статью, описывающую этот сервис и его применение на фрагментах кода со StackOverflow, которые, как выясняется, часто лицензируются неправильно.

Докладчик: Мария Елисеева
Глубокое мультиагентное обучение с подкреплением

🎥 Глубокое мультиагентное обучение с подкреплением
👁 1 раз 2280 сек.
За последние несколько лет глубокое обучение с подкреплением помогло добиться выдающихся успехов в самых различных областях. Последние работы по этой теме уже исследуют обучение вне спектра привычных нам задач с одним агентом, а рассматривают мультиагентное обучение. Задачи обучения с несколькими агентами существенно сложнее, и для их решения требуются новые более трудоемкие методы и алгоритмы.

На семинаре мы взглянем на полную картину глубокого мультиагентного обучения с подкреплением. Мы рассмотрим неск
🎥 MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks
👁 1 раз 2191 сек.
MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 2
*New 2019 Edition*
Deep Sequence Modeling with Recurrent Neural Networks
Lecturer: Ava Soleimany
January 2019


For all lectures, slides and lab materials: http://introtodeeplearning.com
​Drago Anguelov (Waymo) - MIT Self-Driving Cars

🔗 Drago Anguelov (Waymo) - MIT Self-Driving Cars
Drago Anguelov is a Principal Scientist at Waymo, developing and applying machine learning methods for autonomous vehicle perception and, more generally, in ...
Быстрый поиск ближайших соседей

🎥 Быстрый поиск ближайших соседей
👁 1 раз 5300 сек.
На семинаре будет рассказано про быстрый поиск ближайших соседей.

Со времен kd-tree и r-tree все сильно поменялось, и lsh уже давно не является последним писком моды.

В частности мы поговорим о неточных ближайших соседях, где в последнее время появилось несколько способов поиска, которые хочется обсудить.

Начнем с обсуждения LSH, так как это красивая идея, от которой во многом идут sketch методы и к тому же основа семейства ANN методов. Еще один популярный подход — product quantization, который лежит в о
​Highly recommend MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning Course by Alexander Amini and Ava Soleimany through Massachusetts Institute of Technology (MIT)

#artificialintelligence
#deeplearning

MIT Deep Learning Course 6.S191 https://www.linkedin.com/pulse/mit-deep-learning-course-6s191-bhagirath-kumar-lade

🔗 LinkedIn
Innovate Deep Learning Inference Using OpenVINO toolkit | Intel Software

Наш телеграмм канал - https://yangx.top/ai_machinelearning_big_data

🎥 Innovate Deep Learning Inference Using OpenVINO toolkit | Intel Software
👁 1 раз 564 сек.
Get insight on a powerful computer vision and deep learning inference software toolkit: Intel® Distribution of OpenVINO toolkit, which also has an open source version called OpenVINO toolkit, from Jeff McVeigh, Intel vice president and GM for Intel’s visual computing software products. (OpenVINO stands for McVeigh explains how the toolkit helps developers and data scientists build and deploy smart, high-performing vision applications easier and faster across multiple types of Intel® platforms (CPU, GPU, F
IBM Project Debater. The AI system that can debate with humans in realtime, with using global information and based on facts and principles that it learned. Its really big step in the way of fully autonomous systems.
https://youtu.be/m3u-1yttrVw

🎥 LIVE DEBATE – IBM Project Debater
👁 16 раз 3473 сек.
At Intelligence Squared U.S., we’ve debated AI before – the risks, the rewards, and whether it can change the world – but for the first time, we’re debating with AI.

In partnership with IBM, Intelligence Squared U.S. is hosting a unique debate between a world-class champion debater and an AI system. IBM Project Debater is the first AI system designed to debate humans on complex topics using a combination of pioneering research developed by IBM researchers, including: data-driven speechwriting and delivery
Во что инвестировать разработчику?

Все классные разработчики всегда открыты к общению и обмену знаниями. Это позволяет им лучше понимать тему обсуждения, а также они мотивируют джуниоров развиваться дальше. Однако все они инвестируют свое время и деньги в две простые вещи: образование и комфорт. Об этом мы и поговорим ниже.

#программирование #разработка #developer #IT #карьера #MadDevs

https://blog.maddevs.io/investment-plan-for-developers-20bc784b3b72

🔗 Во что инвестировать разработчику? – Mad Devs
«Избавляемся от проклятия Sklearn: пишем XGBoost с нуля», Артём Хапкин, Mail.ru Group

🎥 «Избавляемся от проклятия Sklearn: пишем XGBoost с нуля», Артём Хапкин, Mail.ru Group
👁 3 раз 1988 сек.
«Избавляемся от проклятия Sklearn: пишем XGBoost с нуля», Артём Хапкин, Mail.ru Group

О докладе

Рассказ про бустинг. Что нужно знать, чтобы самому его написать. Какие есть подводные камни, как можно улучшать его работу.

В настоящее время сложно представить место, где не используются ансамблевые алгоритмы бустинга над решающими деревьями. Это и поисковые движки, алгоритмы ранжирования рекомендаций, соревнования на Kaggle и ещё много где.

Существуют много готовых реализаций алгоритма: Catboost, Lightgbm,