Новости, статьи и обучающие материалы о разновидностях и алгоритмах искусственных нейронных сетей
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».
В Новосибирском государственном университете диктором «Тотального диктанта» стала голосовая помощница «Алиса». По оценкам разработчиков, инструмент справился со своей задачей.
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 Google Cloud Platform представили крупное обновление облачного инструмента для транскрипции речи в текст. Cloud Speech-to-Text умеет расставлять знаки препинания, вести текстовую трансляцию со спортивных мероприятий и учитывать характерные для разных ситуаций фоновые шумы.
