Новости, статьи и обучающие материалы о разновидностях и алгоритмах искусственных нейронных сетей
Исследователи из Google AI и Института нейрорбиологии им. Макса Планка использовали новый подход в картографировании мозга для создания нейросети.
Сочетание молекулярных теорий с методами машинного обучения позволяет достичь повышенной точности прогнозирования коэффициента биоконцентрации.
Ученые из MARCO, занимающиеся изображениями кристаллографии, объединились с разработчиками из Google для создания инструмента распознавания кристаллов.
Компания Facebook обучила ИИ ориентированию, используя виртуальные изображения Нью-Йорка и диалоги людей в программе Talk The Walk.
Исследователи разработали молекулярные нейроморфные устройства, способные генерировать случайные импульсы, похожие на импульсы нейронов человеческого мозга.
Помехи в работе генеративно-состязательной нейросети могут заставить ее решать нужные хакеру задачи. Ученые из Google Brain протестировали 6 алгоритмов.
Объединённая команда учёных из Cisco и двух московских вузов обучила искусственный интеллект распознаванию различных диалектов.
Команда учёных использовала машинное обучение для выявления отклонений в развитии новорождённых. ИИ прогнозировал задержки в развитии с точностью 83,9 %.