This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Advancements in Machine Learning Assisted Ideation.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Interior Slot Machine
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Contact and Human Dynamics from Monocular Video
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepSVG
A Hierarchical Generative Network for Vector Graphics Animation.
A Hierarchical Generative Network for Vector Graphics Animation.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Box Convolution Layer for ConvNets
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Machine Learning generated Cathedral Plans
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
“Lenia and Expanded Universe” is a continuation of the work on continuous cellular automata by Bert Chan
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Interactive web browser demo of Lenia – Biology of Artificial Life
"Современные нейронаучные теории обычно рассматривают сны как явление, а те немногие предложения, касающиеся их биологической функции, противоречат самой феноменологии снов. Теперь, недавнее появление глубоких нейронных сетей (DNN) наконец предоставило новую концептуальную основу для понимания эволюционной функции снов. Примечательно, что все DNN сталкиваются с проблемой переоснащения в процессе обучения, когда производительность одного набора данных увеличивается, а производительность сети не удается обобщить (часто измеряется расхождением производительности при обучении по сравнению с наборами данных тестирования). Эта вездесущая проблема в DNN часто решается экспериментаторами с помощью «шумовых инъекций»..."
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
3D-камера с использованием PIFuHD
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Translate the Facial Regions You Like Using Region-Wise
Normalization
Normalization
"...Генетические алгоритмы были впервые разработаны Холландом [11] как надежные методы поиска, в которых популяции контрольных точек развиваются путем случайного изменения и отбора. Они стали широко использоваться в ряде приложений для поиска оптимума в очень больших пространствах поиска [23] [7] [6] .
Генетические алгоритмы отличаются от примеров, представленных в этой статье, тем, что они обычно используют явную аналитическую функцию для измерения пригодности фенотипов. Поскольку трудно автоматически измерить эстетический визуальный успех моделируемых объектов или изображений, здесь пригодность обеспечивается пользователем-человеком на основе визуального восприятия. Некоторые комбинации автоматического выбора и интерактивного выбора также используются.
Размеры популяции, используемые для генетических алгоритмов, обычно достаточно велики (от 100 до 1000 и более), что позволяет осуществлять поиск во многих контрольных точках и избегать только локальных оптимумов..."
Генетические алгоритмы отличаются от примеров, представленных в этой статье, тем, что они обычно используют явную аналитическую функцию для измерения пригодности фенотипов. Поскольку трудно автоматически измерить эстетический визуальный успех моделируемых объектов или изображений, здесь пригодность обеспечивается пользователем-человеком на основе визуального восприятия. Некоторые комбинации автоматического выбора и интерактивного выбора также используются.
Размеры популяции, используемые для генетических алгоритмов, обычно достаточно велики (от 100 до 1000 и более), что позволяет осуществлять поиск во многих контрольных точках и избегать только локальных оптимумов..."
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
SipMask: Spatial Information Preservation for Fast Image and Video Instance Segmentation
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Rewriting a Deep Generative Model
Forwarded from Neural Shit
Нейронки дошли уже до какого-то невероятного уровня развития: они спокойно обыгрывают людей в Доту, Starcraft, го и выигрывают миллионы на покерных турнирах, не говоря о том что мы уже видели кучу картин и песен от искусственного интеллекта. На самом деле нейросети умеют куда больше, просто именно такие вещи попадают в заголовки новостей. Яндекс провёл исследование о том, какие качества предписывают нейронным сетям в масс-медиа.
Компания Яндекс
Искусственный интеллект в заголовках новостей — исследование Яндекса
О чём журналисты пишут чаще всего и каким представляется будущее ИИ, если верить заголовкам новостей.