Новости, статьи и обучающие материалы о разновидностях и алгоритмах искусственных нейронных сетей
В ходе ежегодной конференции CVPR2018, Google представила конкурс по улучшению технологий распознавания объектов в реальном времени на мобильных устройствах (OVIC). Цель инициативы — уменьшить задержки в вычислениях и качественно повысить пользовательский опыт.
Глубокая нейронная сеть умеет выполнять такие же сенсорные задачи, что и человек. В будущем модель научат определять местоположение исходящего звука.
Мобильное приложение для перевода от Microsoft с использованием технологий ИИ получило обновление, позволяющее ему работать без подключения к Интернету. Кроме того, разработчики рассказали, что теперь функциональность переводчика можно встраивать в сторонние Android-приложения.
Исследователи MIT создали нейросеть RoadTracer, которая намечает карты дорог на основе аэрофотоснимков. По словам разработчиков, данная технология на 45 % эффективнее существующих методов.
Ученые из Беркли разработали ИИ на основании данных, полученных сопоставлением нот и соответствующей им мозговой активности человека. По словам исследователей, в дальнейшем это поможет создать аппарат для воспроизведения речи немых людей.
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».
