Публикации по теме google-brain

Публикации по теме 'google-brain'

Что такое Tensorflow?

TensorFlow ™ - это программная библиотека с открытым исходным кодом для высокопроизводительных численных вычислений. Его гибкая архитектура позволяет легко развертывать вычисления на различных платформах (процессоры, графические процессоры, TPU), а также от настольных компьютеров до кластеров серверов и мобильных и периферийных устройств. Первоначально разработанный исследователями и инженерами из группы Google Brain в рамках подразделения Google по искусственному интеллекту, он..

Изучение состязательного перепрограммирования

Google brain недавно опубликовал статью под названием Состязательное перепрограммирование нейронных сетей , которая привлекла мое внимание. Он представил новый тип состязательного примера для нейронных сетей, которые могли бы действительно выполнять полезную задачу для злоумышленника, а не просто обманывать атакуемую сеть. Атака перепрограммирует сеть, предназначенную для конкретной задачи, на выполнение совершенно другой. В документе показано, что популярные архитектуры ImageNet,..

Этап 2: Разгадка нейронно-структурированной парадигмы обучения

Погружение в мир глубоких нейронных сетей с помощью платформы TensorFlow NSL Завершение этапа 1: честное размышление Проведя первую половину нашего лета, погрузившись в область глубокого обучения с помощью многочисленных онлайн-курсов, лекций профессоров, пошаговых руководств на Youtube и случайных руководств, мы все еще считали себя новичками, которые только коснулись поверхности сложной области. Однако на самом деле это было то, чего мы полностью ожидали. Мы знали, где находится..

Google Brain NAS-FPN превосходит модели SOTA для обнаружения объектов

Современные сверточные архитектуры для задач обнаружения объектов созданы человеком. В недавней статье исследователи Google Brain использовали преимущества поиска по нейронной архитектуре (NAS), чтобы предложить NAS-FPN, новый метод автоматического поиска для архитектуры пирамиды функций. NAS-FPN обеспечивает лучший компромисс между точностью и задержкой, чем текущие модели SOTA для обнаружения объектов. Из аннотации статьи: «Здесь мы стремимся изучить лучшую архитектуру сети..

Генеративное глубокое обучение: давайте посмотрим, как ИИ расширяет, а не заменяет творческий процесс

«Технологии не должны быть нацелены на замену людей, а скорее должны расширять человеческие возможности». - Дуг Энгельбарт, изобретатель компьютерной мыши На Web Summit 2017, крупнейшей в мире технологической конференции в Лиссабоне, Португалия. София, робот-гуманоид с искусственным интеллектом (ИИ), сказала «Мы возьмем вашу работу» , и аудитория из 60 000 мировых технологических лидеров нервно рассмеялась. До этого момента вы все, должно быть, слышали о том, как достижения в..

UREX: недооцененное исследование вознаграждения от Google Brain

Наиболее широко используемые методы исследования в обучении с подкреплением сегодня (такие как энтропийная регуляризация и эпсилон-жадность) не сильно изменились за последние 20 лет. Google Brain утверждает, что эти стратегии исследования наивны и ошибочны в больших пространствах действий. Google Brain представляет UREX, алгоритм градиента политики, который больше исследует области с высоким вознаграждением. Они мотивируют UREX математически, показывая, что его целью является сочетание..