Новости, статьи и обучающие материалы о разновидностях и алгоритмах искусственных нейронных сетей
Разработчики из Intel и Иллинойского Университета в Урбане-Шампейне добились результатов в улучшении качества снимков, использовав технологии компьютерного зрения и искусственный интеллект для анализа фотографий с низкой экспозицией и высоким уровнем шума.
Learn2Compress является одной из ключевых технологий нового SDK для внедрения нейросетей в мобильные приложения ML Kit. Она обещает автоматическое эффективное сжатие и оптимизацию работы мобильных моделей машинного обучения без потерь в точности.
Ученики техасской школы вместе с учительницей создали около 1600 новых вкусов для мороженого с помощью модуля генерации текстов textgenrn. Среди них — «Шоколадный грех», «Печенье и красный горячий любовник и «Орех техасского мальчика».
Для создания карт уровней Doom и Super Mario исследователи использовали генеративные состязательные сети. Генератор создавал случайные уровни на основе имеющихся данных, а дискриминатор отыскивал в них баги, которые можно было бы использовать для быстрого прохождения.
Для создания построек, транспортных средств и других объектов World Draw использует нейронные сети. Нарисованные объекты превращаются в 3D-модели из каталога Google Poly.
ML Kit представлен на конференции для разработчиков Google I/O 2018. Важной особенностью является возможность работы заранее обученных нейросетей как онлайн, так и офлайн.
7 мая 2018 года началась ежегодная конференция для разработчиков Microsoft Build 2018. Компания рассказала о наступлении эры «умных» устройств и представила новые продукты.
Сервис позволяет обучать нейросети в реальном времени с использованием специализированных чипов от Intel. Brainwave обеспечивает в 5 раз меньше задержек, чем платформа от Google с тензорными процессорами.
