Публикации о машинном обучении, нейронных сетях и искусственном интеллекте, а также практические пособия
Изменение параметров оттенков и насыщенности цветов на изображении приводит к снижению точности системы распознавания объектов на 90 %.
Мультимодальная система MUNIT меняет изображение одного животного на несколько других одновременно. NVIDIA планирует применять технологию в беспилотных автомобилях, при разработке игр и создании фильмов.
Американские исследователи представили нейросеть CRAFT для создания мультфильмов на основе текстового описания. Для обучения ИИ разработчики использовали фрагменты из «Флинстоунов».
Искусственный интеллект анализирует видео, на котором говорят одновременно несколько человек и выдает отдельные аудиодорожки для каждого голоса.
В своем блоге Google рассказала о проекте «Эксперименты с семантикой» — это разработанный специалистами компании подход к изучению языка. Его возможности демонстрируют два сервиса: Talk to Books и Semantris. Для разработчиков Google опубликовала натренированный модуль TensorFlow.
Исследователи из Германии научили нейросеть создавать 3D-модели по 3−5 секундному видео, снятому с одного угла. Средняя погрешность системы составила 5 миллиметров.
0Mind — кроссплатформенный инструмент, с которым можно получить доступ к моделям машинного обучения через REST JSON API сервера, не публикуя саму модель.
Разработчики из Университета штата Вашингтон и Исследовательского института Аллена начали обучать искусственный интеллект предугадывать поведения собаки. Летом 2018 года они планируют представить свою работу на конференции CVPR.