• Бесплатная GPU Tesla K80 для ваших экспериментов с нейросетями


      Около месяца назад Google сервис Colaboratory, предоставляющий доступ к Jupyter ноутбукам, включил возможность бесплатно использовать GPU Tesla K80 с 13 Гб видеопамяти на борту. Если до сих пор единственным препятствием для погружения в мир нейросетей могло быть отсутствие доступа к GPU, теперь Вы можете смело сказать, “Держись Deep Learning, я иду!”.


      Я попробовал использовать Colaboratory для работы над kaggle задачами. Мне больше всего не хватало возможности удобно сохранять натренированные tensorflow модели и использовать tensorboard. В данном посте, я хочу поделиться опытом и рассказать, как эти возможности добавить в colab. А напоследок покажу, как можно получить доступ к контейнеру по ssh и пользоваться привычными удобными инструментами bash, screen, rsync.

      Читать дальше →
    • Сверточная нейронная сеть, часть 2: обучение алгоритмом обратного распространения ошибки

        В первой части были рассмотрены: структура, топология, функции активации и обучающее множество. В этой части попробую объяснить как происходит обучение сверточной нейронной сети.

        Обучение сверточной нейронной сети


        На начальном этапе нейронная сеть является необученной (ненастроенной). В общем смысле под обучением понимают последовательное предъявление образа на вход нейросети, из обучающего набора, затем полученный ответ сравнивается с желаемым выходом, в нашем случае это 1 – образ представляет лицо, минус 1 – образ представляет фон (не лицо), полученная разница между ожидаемым ответом и полученным является результат функции ошибки (дельта ошибки). Затем эту дельту ошибки необходимо распространить на все связанные нейроны сети.
        Читать дальше →
      • Сверточная нейронная сеть, часть 1: структура, топология, функции активации и обучающее множество

        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 →
        • +23
        • 6,8k
        • 7
      • Знакомые лица: алгоритмы создания «типичного» портрета


          Автор: Андрей Сорокин, Senior Developer DataArt

          В конце прошлого года мы завершили R&D-проект, посвященный методам машинного зрения в обработке изображений. В результате мы создали ряд усредненных портретов IT-специалистов, работающих с разными технологиями. В этой статье я расскажу об изображениях «типичных» Java и .NET-программистов, подходящих для этого фреймворках и оптимизации процесса.

          Тема машинного зрения меня интересует еще с аспирантуры — моя кандидатская была посвящена распознаванию рукописных текстов. За последние несколько лет произошли существенные изменения в методологии и программном обеспечении для машинного зрения, появились новые инструменты и фреймворки, которые хотелось попробовать. В этом проекте мы не претендовали на изобретение уникального решения — главный вклад мы внесли в оптимизацию обработки изображений.
          Читать дальше →
        • Возможности JavaScript, о существовании которых я не знал

          • Перевод
          image На днях я читал материалы на MDN и наткнулся на некоторые довольно интересные возможности и API JavaScript, о существовании которых я не знал. Хочу сегодня о них рассказать.

          Не берусь судить о том, пригодятся ли они кому-нибудь, но, полагаю, что раз уж всё это есть в языке, то об этом полезно, как минимум, знать.
          Читать дальше →
        • 7 коротких правил завоевания глобального рынка

            Привет, Хабр! Стартапы очень важны в сегодняшнем мире корпораций. Но порой, даже получив признание в своей стране, бизнесу бывает очень тяжело перейти на мировую арену. Наш коллега, Лоран Эллербах, руководитель команды евангелистов в странах CEE, выделил 7 главных правил, о которых стартапам стоить помнить, чтобы выйти на глобальный рынок.

            Читать дальше →
          • Трёхмерная графика с нуля. Часть 1: трассировка лучей

            • Перевод
            image


            Эта статья разделена на две основные части, Трассировка лучей и Растеризация, в которых рассматриваются два основных способа получения красивых изображений из данных. В главе Общие концепции представлены некоторые базовые понятия, необходимые для понимания этих двух частей.

            В этой работе мы сосредоточимся не на скорости, а на чётком объяснении концепций. Код примеров написан наиболее понятным образом, который не обязательно является самым эффективным для реализации алгоритмов. Есть множество способов реализации, я выбрал тот, который проще всего понять.

            «Конечным результатом» этой работы будут два завершённых, полностью рабочих рендереров: трассировщик лучей и растеризатор. Хотя в них используются очень отличающиеся подходы, при рендеринге простой сцены они дают схожие результаты:


            Читать дальше →
          • Тюним память и сетевой стек в Linux: история перевода высоконагруженных серверов на свежий дистрибутив

              image

              До недавнего времени в Одноклассниках в качестве основного Linux-дистрибутива использовался частично обновлённый OpenSuSE 10.2. Однако, поддерживать его становилось всё труднее, поэтому с прошлого года мы перешли к активной миграции на CentOS 7. На подготовительном этапе перехода для CentOS были отработаны все внутренние процедуры, подготовлены конфиги и политики настройки (мы используем CFEngine). Поэтому сейчас во многих случаях миграция с одного дистрибутива на другой заключается в установке ОС через kickstart и развёртывании приложения с помощью системы деплоя нашей разработки — всё остальное осуществляется без участия человека. Так происходит во многих случаях, хотя и не во всех.

              Но с самыми большими проблемами мы столкнулись при миграции серверов раздачи видео. На их решение у нас ушло полгода.
              Читать дальше →
            • Интернет: всё очень плохо

              • Перевод
              Неведомая фигня проникает в мозги сотням миллионов детей и мы все соучастники этого.

              image


              Я Джеймс Бридл. Я писатель и художник, обеспокоенный технологиями и культурой. Обычно я пишу в своем собственном блоге, но, честно говоря, я не хочу чтобы то что я говорю здесь, было где-то рядом с моим собственным сайтом. Обратите внимание: в этом эссе описываются тревожные вещи и ссылки на тревожный графический и видеоконтент. Вам не обязательно это читать, и рекомендую проявлять осторожность при изучении.

              Как человек, выросший в Интернете, я считаю, что сеть оказала одно из самых важных влияний на то, кем я являюсь сегодня. В моей комнате был компьютер с доступом в Интернет с 13 лет. Это дало мне доступ ко многим вещам, которые были совершенно неуместны для подростка, но все было в порядке. Культура, политика и межличностные отношения, которые я считаю главными для моей личности, формировались в Интернете, таким образом, каким я всегда считал полезным для себя лично. Я всегда был критическим сторонником Интернета и всего, что он принес, и в целом считал его эмансипационным и полезным. Я заявляю об этом с самого начала, потому что, размышляя о последствиях проблемы, я, в значительной степени, буду опираться на свои собственные обобщения и предрассудки.
              Читать дальше →
            • IBM применили вычисления в памяти для машинного обучения

                Исследователи из IBM Research продемонстрировали успешную работу алгоритма машинного обучения без учителя, запущенного на PCM-устройствах (phase-change memory). Этот метод оказался в 200 раз быстрее и энергоэффективнее, чем традиционные вычисления по модели фон Неймана. Согласно заявлению IBM, технология подходит для создания высокоплотных массово-параллельных систем с низким энергопотреблением для использования в области ИИ.

                Читать дальше →
                • +16
                • 9,4k
                • 5