Книжная подборка: Нейронные сети (8 книг). Нейросети книга


Нейросети научились судить о книге по обложке / Хабр

Устойчивое выражение «не суди книгу по ее обложке» предостерегает от оценки чего-либо или кого-либо по одному только внешнему виду. Но когда читатель видит книгу, это все равно происходит: знакомство обычно начинается с обложки. Именно она оставляет первое впечатление о содержании и начинает рисовать историю в сознании человека. Хорошие обложки просто созданы для того, чтобы по ним судили.

Люди отлично справляются с определением жанра, едва взглянув на визуальное оформление книги. Согласитесь, что выбрать кулинарную книгу, биографию или путеводитель, просто посмотрев на обложку – довольно легко. Тогда возникает интересный вопрос: может ли искусственный интеллект так же успешно судить о книге по обложке, как и человек?

Ответ на него попытались получить ученые из Университета Кюсю в Японии. Они поставили перед сверточной нейронной сетью (CNN) задачу изучить книжные обложки и определить категорию, к которой они относятся. Метод обучения оказался довольно простым: исследователи скачали более 13,5 тысяч обложек с сайта Amazon.com вместе с названием, именем автора и жанром книги. Помимо определения категории, этот набор данных может в дальнейшем пригодиться для обучения нейронных сетей распознаванию и анализу шрифтов и решению других задач, связанных с дизайном. В своем эксперименте ученые использовали только жанры, отбросив все остальные данные из набора. Нейросеть разбиралась в 20 возможных жанрах. Если книга повторялась сразу в нескольких категориях, ученые просто указывали самый первый.

Затем группа исследователей использовала 80% набора данных, чтобы обучить нейронную сеть распознавать жанр в зависимости от изображения на обложке. Нейросеть, которую они использовали в своем эксперименте, состояла из четырех слоев, в каждом из которых насчитывалось 512 нейронов. Вместе они учились определять корреляцию между дизайном обложки и жанром. Еще 10% набора данных ушли на проверку сети. На заключительном этапе использовались оставшиеся 10%, чтобы определить, насколько хорошо сеть может классифицировать незнакомые изображения.

Результат оказался довольно интересным. Алгоритм корректно определял наиболее часто встречающуюся ему тройку жанров в 40% случаях. Со всеми остальными жанрами точность составила порядка 20%. Это значительно лучше, чем просто случайность. Относительно корректная работа нейросети показывает, что классификация книг по обложкам реальная, хотя и трудновыполнимая задача.

Некоторые жанры оказалось легче распознать, чем другие. Например, туристические книги или книги о компьютерах и технологиях сравнительно легко поддаются определению, поскольку дизайнеры обычно используют схожие по смыслу изображения для обложки. Кроме того, ученые установили, что нейросеть с легкостью узнавала кулинарные книги, если при их оформлении используются фотографии еды.

Однако нейросеть начинала сомневаться, стоило только появиться на обложке фотографии повара или другие объекты, косвенно связанные с приготовлением блюд.

Биографии и мемуары также вызвали у нейросети затруднения: очень часто такие книги отправлялись в категорию исторических. Интересно, что для многих подобных книг вторичным жанром на Amazon.com оказывалась именно история. Поэтому нельзя сказать, что алгоритм ошибся на 100%.

Еще CNN перепутала детские книжки с комиксами и графическими романами, а также медицинские книги с учебниками по математике. Это неудивительно, учитывая определенное сходство между этими категориями. Ошиблась сеть и с разными по сути, но близкими по оформлению книгами по праву и религии. Обычно их обложки выполнены либо в одном цвете без каких-либо рисунков, либо с абстрактными изображениями.

В работе, представленной японскими учеными, есть один существенный недостаток. Они не сравнивали производительность их нейронной сети со способностью человека определять жанры по обложкам. Получился бы интересный эксперимент, который было бы легко организовать силами краудсорсинговых онлайн-платформ. И до тех пор, пока этот эксперимент не будет осуществлен, мы не узнаем, справляется ли искусственный интеллект с поставленной задачей лучше, чем человек. Но несмотря на это досадное упущение, независимо от того, насколько хорошо мы можем определять жанры по обложке, машины однажды смогут сделать это быстрее. Это лишь вопрос времени.

Тем не менее, результат этого исследования заслуживает внимания. Он может помочь дизайнерам улучшить свои навыки, когда дело доходит до книжных обложек. Можно пойти еще дальше и обучать технику проектировать обложки без участия человека. В будущем это может означать, что создание человеком дизайна обложки – еще одна задача, которая отправится в архивы истории.

Графический дизайн стал объектом для машинного обучения сравнительно недавно. Самый известный опыт практического применения нейронных сетей связан, в первую очередь, с распознаванием художественного стиля известных авторов картин и дальнейшим его переносом на другие изображения. Исследователи из Университета Кюсю преследовали похожую цель, но зашли немного дальше: они попытались выявить скрытый смысл, который кроется за стилем оформления. Если говорить о классификации, уже были попытки научить нейросети сортировать музыку, картины, тексты по жанрам.

Научная работа опубликована на arXiv.org (ArXiv:1610.09204 [cs.CV])

habr.com

Нейронные сети (8 книг) :: NoNaMe

Книжная подборка: Нейронные сети (8 книг)

1. Нейронные сети. Основы теории2. Нейронные сети в задачах радиолокации3. Нейронные сети. Полный курс4. Нечеткие множества и нейронные сети5. Нейронные сети и их применение в системах управления связи6. Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных7. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы8. Нейронные сети. MATLAB 6

----------------------<cut>----------------------

Нейронные сети. Основы теории

Книжная подборка: Нейронные сети (8 книг)

Название: Нейронные сети. Основы теорииАвтор: А. И. Галушкин Год издания: 2010Издательство: Горячая Линия — ТелекомСтраниц: 496Формат: PDFРазмер: 15.7 Mb

Изложена методика синтеза многослойных нейросетей различной структуры: с полными и неполными последовательными связями, перекрестными и обратными связями, функционирующими в режимах обучения, самообучения, обучения с учителями, обладающими конечной квалификацией. Приведены этапы исследования надежности и диагностики нейронных сетей. Представлены основные постановки задач перспективных исследований в области теории нейронных сетей.

Скачать:

Необходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлы

Нейронные сети в задачах радиолокации

Книжная подборка: Нейронные сети (8 книг)

Автор: Татузов А.Л.Название: Нейронные сети в задачах радиолокацииИздательство: РадиотехникаГод: 2009Формат: djvuРазмер: 6 Mb

Рассмотрены основы построения систем автоматической обработки информации с использованием технологии нейронных сетей для радиолокационных станций. Проведен анализ теоретических моделей различных этапов обработки информации в радиолокаторах: пространственной селекции, временной и спектральной фильтрации сигналов, обнаружения целей, траекторией обработки, распознавания целей, анализа обстановки.

Скачать:

Необходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлы

Нейронные сети. Полный курс

Книжная подборка: Нейронные сети (8 книг)

Название: Нейронные сети. Полный курсАвтор: Саймон ХайкинИздательство: ВильямсГод издания: 2006Страниц: 1104Язык: РусскийФормат: djvuРазмер: 11.6 Mb

В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию.

Скачать:

Необходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлы

Нечеткие множества и нейронные сети

Книжная подборка: Нейронные сети (8 книг)

Автор: Яхъяева Г.Э.Название: Нечеткие множества и нейронные сети Издательство: Бином Год: 2006 Формат: DJVU Размер: 3.6 Mb

Двумя популярными направлениями Artifical Intelligence являются теория нечетких множеств и теория нейронных сетей. Данный курс является систематизированным вводным курсом в эти два направления.Повествование построено в виде курса лекций, рассматриваются базовые понятия без сильного углубления в математику, что может быть полезным для желающих познать для себя технологии искусственного интеллекта и распределенных параллельных вычислений.

Скачать:

Необходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлы

Нейронные сети и их применение в системах управления связи

Книжная подборка: Нейронные сети (8 книг)

Автор: Комашинский В.И., Смирнов Д.А.Название: Нейронные сети и их применение в системах управления связи. Издательство: Горячая линия — Телеком Год: 2002 Формат: PDF Размер: 52.6 Mb

Изложены основы тиории искуственных нейроннных сетей. Показано место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управлення. Рассмотрены общие вопросы примеиения искусственных нейронных сетей в системах управления и связи. Отмечены преимущества, которые дает применение нейроинформационных технологий при решении многих как нетрадиционных, так и традиционных задач управления и связи. Для научньнх работников н инженеров занимающихся разработкой систем управления и связи. Некоторые разделы могут быть интерессны для снециалистов других отраслей. а также широкому кругу чи тателей.

Скачать:

Необходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлы

Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных

Книжная подборка: Нейронные сети (8 книг)

Автор: коллективНазвание: Нейронные сети. Statistica Neural NetworksИздательство: Горячая Линия — ТелекомГод: 2008Формат: djvu Размер: 5.4 Mb

Изложены нейросетевые методы анализа данных, основанные на использовании пакета Statistica Neural Networks (фирма производитель StatSoft), полностью адаптированного для русского пользователя. Даны основы теории нейронных сетей; большое внимание уделено решению практических задач, всесторонне рассмотрена методология и технология проведения исследований с помощью пакета Statistica Neural Networks — мощного инструмента анализа и прогнозирования данных, имеющего широкие применения в бизнесе, промышленности, управлении, финансах. Книга содержит множество примеров анализа данных, практические рекомендации по проведению анализа, прогнозирования, классификации, распознавания образов, управления производственными процессами с помощью нейронных сетей.Для широкого круга читателей, занимающихся исследованиями в банковской сфере, промышленности, экономике, бизнесе, геологоразведке, управлении, транспорте и других областях.

Скачать:

Необходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлы

Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы

Книжная подборка: Нейронные сети (8 книг)

Название: Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системыАвтор: Д. Рутковская, М. Пилинський, Л. РутковскийИздательство: Горячая линия-ТелекомГод: 2006Страниц: 383Формат: djvuРазмер: 4.4 MbЯзык: русский

Книга посвящена вопросам <интеллектуальных вычислений>. Содержит базовые знания о генетических алгоритмах, эволюционном программировании, нечетких системах, а также о связях этих направлений с нейронными сетями. Для научных и инженерно-технических работников в области информатики и вычислительной техники, занимающихся созданием и использованием интеллектуальных систем, а также аспирантов и студентов различных специальностей в области компьютерных технологий.

Скачать:

Необходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлы

Нейронные сети. MATLAB 6

Книжная подборка: Нейронные сети (8 книг)

Название: Нейронные сети. MATLAB 6Автор: Медведев В.С., Потемкин В.Г.Издательство: М: Диалог-МИФИГод: 2002Страниц: 496Формат: DJVUРазмер: 18.7 Mb

В книге содержится описание пакета прикладных программ Neural Network Toolbox версии 4 (выпуски 11 и 12), функционирующего под управлением ядра системы MATLAB версий 5.3 и 6.Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теорию и описание различных типов нейронных сетей, вторая — включает справочный материал, связанный с описанием М-функций пакета. Рассмотрено 15 типов нейронных сетей, для каждой из которых описана архитектура, методы адаптации, обучения и настройки параметров. Показано применение нейронных сетей для решения прикладных задач фильтрации и предсказания сигналов, подавления шумов, распознавания образов, построения систем управления.Приведено полное описание вычислительной модели нейронной сети в виде массива записей. Архитектура нейронной сети представлена ее S-моделью, которая воспроизводится с помощью системы Simulink. Пакет дополнен библиотекой Neural Network Toolbox Block Library, содержащей блоки, необходимые для формирования S-модели нейронной сети. Большое количество вспомогательных графических функций помогает пользователю создавать наглядные проекты нейронных сетей для различных приложений.

Скачать:

Необходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлы

Скачать одним архивом (118 Mb):

Необходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлыНеобходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлыНеобходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлыНеобходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлы

txapela.ru

Нейронные сети

23.08.2017

Всем привет!

Буквально вчера нашел книгу Тарика Рашида «Создай свою нейросеть». Книга является бестселлером (топ 1 продаж) в разделе «Искусственный интеллект». Книга свежая, вышла в прошлом году.

Впечатления от первых разделов замечательные. Одно из лучших введений в сферу нейросетей из всех мною виденных. Книга мне так понравилась, что я решил перевести ее на русский язык и выкладывать сюда в виде статей. Часть материала из книги пойдет на улучшение уже существующих глав, часть на следующие.

Перевел уже два первых раздела 1 главы. Вы можете скачать PDF версию этих разделов.

Читайте — наслаждайтесь!

20.08.2017

Всем привет!

Думаю, вы заметили, что сайт выглядит совсем по-другому. Надеюсь, его дизайн вам понравился. Мне пришлось довольно глубоко изучить движок WordPress (на нем работает весь сайт). Зато я сделал свою тему, в которой воплотил все лучшее, что видел на других сайтах.

Теперь это не только сайт-учебник, но и портал, то есть теперь будут регулярно появляться и новости и статьи. А также, к порталу подключен мощный форум. На нем можно задавать вопросы, обсуждать различные темы, делиться своим мнением и выносить идеи на обсуждение.

А теперь моя главная задача — создание интересного и познавательного контента, включая 5 главу 🙂 .

Если кто-то хочет написать новость/статью/главу или просто есть интересная идея, то пишите мне в раздел «Ваши предложения» на форуме.

Надеюсь, вы активно включитесь в обсуждение нейросетей в комментариях и на форуме!

19.08.2017

В предыдущей главе вы усвоили необходимые общие теоретические сведения по ИНС: устройство искусственного нейрона и нейронных сетей, общие подходы к их обучению.

Тема данной главы – простейший вид искусственных нейронных сетей – персептроны. Вы узнаете об их устройстве, научитесь их создавать и обучать.

19.08.2017

В предыдущей главе мы ознакомились с такими понятиями, как искусственный интеллект, машинное обучение и искусственные нейронные сети.

В этой главе я детально опишу модель искусственного нейрона, расскажу о подходах к обучению сети, а также опишу некоторые известные виды искусственных нейронных сетей, которые мы будем изучать в следующих главах.

19.08.2017

В этой главе я в общих чертах расскажу о предмете данного учебника (и сайта) — искусственных нейронных сетях. Что это такое, какими преимуществами они обладают и так далее.

19.08.2017

В этой главе я расскажу, как надо работать с учебником. Требуемый уровень математики, ссылки на главы и разделы, важные места, на которые надо обратить внимание и другие возможности данного учебника описаны в этой главе.

neuralnet.info