This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚛️ Accelerating fusion science through learned plasma control
Тут появился крутой блогпост от DeepMind про успешное управление плазмой ядерного синтеза в токамаке с помощью глубокого обучения с подкреплением, о чем писал чуть ранее.
В блог-посте очень доступные объяснения и крутые визуализации.
🎓 Читать в deepmind blog
Тут появился крутой блогпост от DeepMind про успешное управление плазмой ядерного синтеза в токамаке с помощью глубокого обучения с подкреплением, о чем писал чуть ранее.
В блог-посте очень доступные объяснения и крутые визуализации.
🎓 Читать в deepmind blog
👍6🔥4
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Meta AI о нашем SOTA подходе для видео-сегментации человека на мобильных устройствах
В посте описана архитектура и всяческие трюки, которые помогают достичь SOTA результатов, при том, что модель бегает real-time на телефоне (либо, на другом мобильном устройстве).
Некоторые из фишек:
- FBNet - based архитектура, заточенная под сегментацию на мобилках с помощью Neural Architecture Seach. Выглядит как асиметричный U-Net с тяжелым энкодером и легковесным декодером.
- BoundaryIOU loss для смещения фокуса именно на точность сегментации на границе объекта
- Для увеличения консистентности предсказания во времени на вход берется маска, предсказанная на предыдущем фрейме
- Semi-supervised learning: В качестве учителя берется жирная сеть PointRend, а в качетсве студента легкая сеть, описанная выше.
К этому проекту приложил руку и ваш покорный слуга 🤓.
> Ссылка на статью
В посте описана архитектура и всяческие трюки, которые помогают достичь SOTA результатов, при том, что модель бегает real-time на телефоне (либо, на другом мобильном устройстве).
Некоторые из фишек:
- FBNet - based архитектура, заточенная под сегментацию на мобилках с помощью Neural Architecture Seach. Выглядит как асиметричный U-Net с тяжелым энкодером и легковесным декодером.
- BoundaryIOU loss для смещения фокуса именно на точность сегментации на границе объекта
- Для увеличения консистентности предсказания во времени на вход берется маска, предсказанная на предыдущем фрейме
- Semi-supervised learning: В качестве учителя берется жирная сеть PointRend, а в качетсве студента легкая сеть, описанная выше.
К этому проекту приложил руку и ваш покорный слуга 🤓.
> Ссылка на статью
👍20
Forwarded from эйай ньюз
(1) Схема лекгковесной архитектуры для сегментации на мобилках.
(2) Иллюстрация входных данных. Предсказания с предыдущего фрейма идет на вход вместе со следующим фреймом из видео.
(2) Иллюстрация входных данных. Предсказания с предыдущего фрейма идет на вход вместе со следующим фреймом из видео.
🔥7👍3❤2
Forwarded from AI для Всех
Машинное обучение становится математическим коллегой
Краткий пересказ эссе на QuantaMagazine
Математики часто работают вместе, когда пытаются разобраться в сложной проблеме. Но в двух новых статьях (1 и 2) роль коллеги-человека была частично заменена машиной.
Андраш Юхаш и Марк Лакенби из Оксфордского университета научили модели машинного обучения DeepMind искать закономерности в геометрических объектах, называемых узлами (knots). Два математика научили компьютер выводить важный алгебраический инвариант, называемый "сигнатурой" узла, основываясь только на информации о геометрических инвариантах узла. Объединив интуицию математиков с тремя геометрическими инвариантами, выделенными DeepMind, Юхаш и Лакенби создали безотказную формулу для вычисления подписи узла.
Эта работа представляет собой новую форму сотрудничества между человеком и машиной. Получается, что, включив машинное обучение в генеративную фазу исследования, математики могут обнаружить зацепки, которые было бы трудно найти без помощи машины.
Краткий пересказ эссе на QuantaMagazine
Математики часто работают вместе, когда пытаются разобраться в сложной проблеме. Но в двух новых статьях (1 и 2) роль коллеги-человека была частично заменена машиной.
Андраш Юхаш и Марк Лакенби из Оксфордского университета научили модели машинного обучения DeepMind искать закономерности в геометрических объектах, называемых узлами (knots). Два математика научили компьютер выводить важный алгебраический инвариант, называемый "сигнатурой" узла, основываясь только на информации о геометрических инвариантах узла. Объединив интуицию математиков с тремя геометрическими инвариантами, выделенными DeepMind, Юхаш и Лакенби создали безотказную формулу для вычисления подписи узла.
Эта работа представляет собой новую форму сотрудничества между человеком и машиной. Получается, что, включив машинное обучение в генеративную фазу исследования, математики могут обнаружить зацепки, которые было бы трудно найти без помощи машины.
👍22🔥10
Forwarded from DLStories
Кучка полезных ссылочек
За последнюю неделю у меня накопились несколько классных ссылок — решила собрать их в один пост и поделиться с вами)
✔️ Советы от исследователя из Snap о том, как попасть на research стажировки в индустрии и что для этого нужно делать. За ссылку спасибо каналу эйай ньюз
✔️ Статья с размышлениями о том, зачем вообще получать PhD в сфере Computer science. Эта статья давно висит у меня в reading list, но в свете ссылки выше, думаю, полезно включить ее в этот список)
✔️ Вебинар "Soft Skills QA" Анны Киреевой — автора курса "Развитие Soft Skills" на Coursera. В вебинаре разбирают:
- что вообще такое soft skills;
- чем они отличаются от hard skills;
- почему (и где) soft skills важны в работе;
- какие soft skills развивать в первую очередь и как их эффективнее прокачивать.
✔️ Табличка со ссылками на все доступные курсы Стенфорда по AI/ML/Optimization/STATs/Control/Vision/NLP. Для каждого курса указан формат (видео/слайды) и ссылки. Ссылку нашла в канале Small Data Science for Russian Adventurers
✔️ OpenAI выкатил веса моделей RN50x64 и ViT-L/14 (т.е. веса самых больших и классных CLIP-моделей). Можно загружать и играться: например, взять стандартный колаб-ноутбук по CLIP и заменить там модель клипа на ViT-L/14. За ссылку спасибо каналу Мишин Лернинг
✔️ Прикольный сайтик, который по двум заданным темам (например, "торт" и "зомби") с помощью GPT-3 генерирует коротенькую историю. Сторьки получаются качественные и реально основанные на темах)
Если у вас тоже есть классные ссылки и вы хотите ими поделиться — кидайте в комментарии 🙂
За последнюю неделю у меня накопились несколько классных ссылок — решила собрать их в один пост и поделиться с вами)
✔️ Советы от исследователя из Snap о том, как попасть на research стажировки в индустрии и что для этого нужно делать. За ссылку спасибо каналу эйай ньюз
✔️ Статья с размышлениями о том, зачем вообще получать PhD в сфере Computer science. Эта статья давно висит у меня в reading list, но в свете ссылки выше, думаю, полезно включить ее в этот список)
✔️ Вебинар "Soft Skills QA" Анны Киреевой — автора курса "Развитие Soft Skills" на Coursera. В вебинаре разбирают:
- что вообще такое soft skills;
- чем они отличаются от hard skills;
- почему (и где) soft skills важны в работе;
- какие soft skills развивать в первую очередь и как их эффективнее прокачивать.
✔️ Табличка со ссылками на все доступные курсы Стенфорда по AI/ML/Optimization/STATs/Control/Vision/NLP. Для каждого курса указан формат (видео/слайды) и ссылки. Ссылку нашла в канале Small Data Science for Russian Adventurers
✔️ OpenAI выкатил веса моделей RN50x64 и ViT-L/14 (т.е. веса самых больших и классных CLIP-моделей). Можно загружать и играться: например, взять стандартный колаб-ноутбук по CLIP и заменить там модель клипа на ViT-L/14. За ссылку спасибо каналу Мишин Лернинг
✔️ Прикольный сайтик, который по двум заданным темам (например, "торт" и "зомби") с помощью GPT-3 генерирует коротенькую историю. Сторьки получаются качественные и реально основанные на темах)
Если у вас тоже есть классные ссылки и вы хотите ими поделиться — кидайте в комментарии 🙂
👍14🔥9
Forwarded from AI для Всех
Изучаем графовые нейросети
Ох, как бы я хотел что бы этот ресурс появился неделю назад. Но лучше поздно, чем никогда. Отличное занятие на этот томный воскресный день.
Учимся
#gnn #graphs
Ох, как бы я хотел что бы этот ресурс появился неделю назад. Но лучше поздно, чем никогда. Отличное занятие на этот томный воскресный день.
Учимся
#gnn #graphs
❤20👍1
Forwarded from Love. Death. Transformers.
Мы наконец выкатили пример супер прикольного файнтюна Рудольфа на любопытную задачу предсказания калорийности еды по фото
Хабр
GitHub
Хабр
GitHub
🔥10😁6👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Привет, это Миша. Автор блога Мишин Лернинг.
Обращаюсь ко всем подписчикам из России.
С 24 февраля мы все живем в другом мире. И мы, и вы, и весь свет.
Моя бабушка в 1941 девочкой была в Киеве под бомбами. Я оказался под бомбежкой в Киеве в 2022. Вы верите, что это точечная спецоперация? Вы не знаете, что люди сутками прячутся в метро, города по всей Украине обстреливают и бомбят?
Вы верите, что кого-то здесь спасаете от «бендеровцев» и наркоманов? Я — еврей, я свободно себя чувствую в Украине, как и люди всех национальностей.
«Бойтесь людей равнодушных — именно с их молчаливого согласия происходят все самые ужасные преступления на свете», — сказал Юлиус Фучик. Не надо говорить, что от вас ничего не зависит. Сказать «нет войне» может каждый вменяемый человек.
И пусть сейчас малыши рождаются в убежищах, они будут жить в свободной стране, и в мире со всем миром, наслаждаясь научными достижениями и культурой. А вы?
Мы не можем остановить войну, мы можем ее только выиграть. А вы можете войну остановить.
Обращаюсь ко всем подписчикам из России.
С 24 февраля мы все живем в другом мире. И мы, и вы, и весь свет.
Моя бабушка в 1941 девочкой была в Киеве под бомбами. Я оказался под бомбежкой в Киеве в 2022. Вы верите, что это точечная спецоперация? Вы не знаете, что люди сутками прячутся в метро, города по всей Украине обстреливают и бомбят?
Вы верите, что кого-то здесь спасаете от «бендеровцев» и наркоманов? Я — еврей, я свободно себя чувствую в Украине, как и люди всех национальностей.
«Бойтесь людей равнодушных — именно с их молчаливого согласия происходят все самые ужасные преступления на свете», — сказал Юлиус Фучик. Не надо говорить, что от вас ничего не зависит. Сказать «нет войне» может каждый вменяемый человек.
И пусть сейчас малыши рождаются в убежищах, они будут жить в свободной стране, и в мире со всем миром, наслаждаясь научными достижениями и культурой. А вы?
Мы не можем остановить войну, мы можем ее только выиграть. А вы можете войну остановить.
❤467👍33🔥12👎9😁6
🧮 Экспонента и Экспоненциальный Рост
Экспонента — показательная функция f = exp(x) или e**x, где e≈2,71 — число Эйлера.
Экспоненциальный рост — возрастание величины, когда точечна скорость роста пропорциональна точечному значению самой величины.
Примером экспоненциального роста может быть рост числа бактерий в колонии до наступления ограничения ресурсов. Другим примером экспоненциального роста являются сложные проценты.
Экспонента является очень важной функцией и в машинном обучении, например для обучения нейронных сетей необходима нелинейность между слоями. Это нужно для того, чтобы многослойная нейронная сеть не превратилась в однослойную линейную модель из-за ассоциативности операции матричного умножения. Для этого используют функции активации.
Примеры популярных функций активации, которые базируются на функции exp(x):
- Sigmoid
- ELU
- Swish
- GELU
Экспонента — показательная функция f = exp(x) или e**x, где e≈2,71 — число Эйлера.
Экспоненциальный рост — возрастание величины, когда точечна скорость роста пропорциональна точечному значению самой величины.
Примером экспоненциального роста может быть рост числа бактерий в колонии до наступления ограничения ресурсов. Другим примером экспоненциального роста являются сложные проценты.
Экспонента является очень важной функцией и в машинном обучении, например для обучения нейронных сетей необходима нелинейность между слоями. Это нужно для того, чтобы многослойная нейронная сеть не превратилась в однослойную линейную модель из-за ассоциативности операции матричного умножения. Для этого используют функции активации.
Примеры популярных функций активации, которые базируются на функции exp(x):
- Sigmoid
- ELU
- Swish
- GELU
😁73👍28🔥6👎2
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Это тоже не фейк, кажется мы все попали в эпизод Южного Парка по тупости происходящего
😁50👍9👎2
НадZoр заблокировал facebook и twitter. Будет ли заблокирован YouTube?
Anonymous Poll
79%
Да
21%
Нет
👍25🔥3👎1😁1
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Собрал новый научный дайджест, он местами позитивный, и это именно то, что многим нужно в военное время:
🐈 Наконец-то исследователи занялись важными вопросами – изучили почему кошки так любят коробки. Эта любовь имеет эволюционный смысл, давление с боков успокаивает и коты меньше стрессуют. Эксперимент проводили даже в 2D коробках, коты любят визуальный границы и сидели в вымышленном пространстве (Eng / Rus)
🔭 Марсоход Curiosity сфотографировал минеральное отложение, похожее на коралл или губку. Но это не марсианская живность, а результат химической реакции минералов и древней воды на Марсе, так что пока без сенсаций (Rus / Eng)
🗡 «Звездные Врата» в реальности — одни ученые сказали, что кинжал Тутанхамона, найденный в его гробнице, выкован из метеоритного железа. Другие ученые утверждают, что это был зарубежный дар, в общем, весьма интересное чтиво для конспирологов-уфологов (Rus / Eng)
🐍 Если вы всегда задавались вопросом, как шипят змеи, ведь у них нет передних зубов, то учёные подготовили ответ: змеи произносят шипение немного глубже в дыхательной системе, чем люди, в голосовой щели, через которую змея дышит (Rus / Eng)
🐒 В Китае обнаружили остатки культуры древнего каменного века, то есть то, чем Homo sapiens жили 40 000 лет назад — разные мелкие инструменты из камня, похожие на лезвия (Rus / Eng)
💥 Было бы феерично, если бы не было так далеко — ученые опубликовали информацию, что две сверхмассивные черные дыры на 99% столкнутся друг с другом примерно в 9 миллиардах световых лет от нас (вносите в календарик), а гравитационная волновая рябь распространится по Вселенной (Rus / Eng)
Всем мира,
нет войне.
🐈 Наконец-то исследователи занялись важными вопросами – изучили почему кошки так любят коробки. Эта любовь имеет эволюционный смысл, давление с боков успокаивает и коты меньше стрессуют. Эксперимент проводили даже в 2D коробках, коты любят визуальный границы и сидели в вымышленном пространстве (Eng / Rus)
🔭 Марсоход Curiosity сфотографировал минеральное отложение, похожее на коралл или губку. Но это не марсианская живность, а результат химической реакции минералов и древней воды на Марсе, так что пока без сенсаций (Rus / Eng)
🗡 «Звездные Врата» в реальности — одни ученые сказали, что кинжал Тутанхамона, найденный в его гробнице, выкован из метеоритного железа. Другие ученые утверждают, что это был зарубежный дар, в общем, весьма интересное чтиво для конспирологов-уфологов (Rus / Eng)
🐍 Если вы всегда задавались вопросом, как шипят змеи, ведь у них нет передних зубов, то учёные подготовили ответ: змеи произносят шипение немного глубже в дыхательной системе, чем люди, в голосовой щели, через которую змея дышит (Rus / Eng)
🐒 В Китае обнаружили остатки культуры древнего каменного века, то есть то, чем Homo sapiens жили 40 000 лет назад — разные мелкие инструменты из камня, похожие на лезвия (Rus / Eng)
💥 Было бы феерично, если бы не было так далеко — ученые опубликовали информацию, что две сверхмассивные черные дыры на 99% столкнутся друг с другом примерно в 9 миллиардах световых лет от нас (вносите в календарик), а гравитационная волновая рябь распространится по Вселенной (Rus / Eng)
Всем мира,
нет войне.
👍30
🤖🎓 Nvidia объявила, что приостанавливает продажу всей своей продукции на территории России!
Это начало конца не столько гейминга, сколько ИИ в России. На имеющихся ресурсах все ещё можно будет тренировать серьезные модели, но:
1. Современные огромные трансформеры будут требовать все большего количества карт для обучения, достать которые если и можно будет, то только через Китай.
2. Если из строя выходит 1 карточка A100 из 8ми таковых в DGX, то обычно его обменивают / чинят по гарантии целиком. А выходят из строя они на удивление достаточно часто.
p.s.: Но унывать не стоит, так как для face recognition, трекинга и ReID имеющихся ресурсов хватит на десятилетия.
Это начало конца не столько гейминга, сколько ИИ в России. На имеющихся ресурсах все ещё можно будет тренировать серьезные модели, но:
1. Современные огромные трансформеры будут требовать все большего количества карт для обучения, достать которые если и можно будет, то только через Китай.
2. Если из строя выходит 1 карточка A100 из 8ми таковых в DGX, то обычно его обменивают / чинят по гарантии целиком. А выходят из строя они на удивление достаточно часто.
p.s.: Но унывать не стоит, так как для face recognition, трекинга и ReID имеющихся ресурсов хватит на десятилетия.
❤38👎31👍16🔥15😁11🤔1
🔥 Как выглядит главная страница PyTorch
На главной странице самого популярного Deep Learning фреймворка PYTORCH https://pytorch.org/ размещена ссылка для помощи Украине — Support Ukraine 🇺🇦
На главной странице самого популярного Deep Learning фреймворка PYTORCH https://pytorch.org/ размещена ссылка для помощи Украине — Support Ukraine 🇺🇦
🔥123❤40👎26🤔4👍3😁1
Forwarded from ГЛУХОВСКИЙ
Как и было обещано, выкладываю полную версию романа «ПОСТ». Можно читать и делиться с друзьями. Всем мира и правды!
👍4
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Помните я писал пару месяцев назад про первого пациента которому удалось пересадить генно-модифицированное сердце свиньи?
К сожалению он сегодня скончался:
>Точная причина смерти, как и диагноз, который потребовал пересадки, не называется. По словам врачей, состояние мужчины начало ухудшаться за несколько дней до этого. После операции сердце быстро прижилось и стало нормально функционировать. Но хирурги отмечали, что «пока не знают, что ждёт их завтра», так как подобных случаев ещё не наблюдали.
Тут подробнее. На всякий случай упомяну, что это был эксперимент, а не лечение – у пациента не было шанса получить сердце на замену по программе донорства.
Думаю, этот научный опыт позволит в будущем спасать жизни людей – у ученых теперь полно данных.
К сожалению он сегодня скончался:
>Точная причина смерти, как и диагноз, который потребовал пересадки, не называется. По словам врачей, состояние мужчины начало ухудшаться за несколько дней до этого. После операции сердце быстро прижилось и стало нормально функционировать. Но хирурги отмечали, что «пока не знают, что ждёт их завтра», так как подобных случаев ещё не наблюдали.
Тут подробнее. На всякий случай упомяну, что это был эксперимент, а не лечение – у пациента не было шанса получить сердце на замену по программе донорства.
Думаю, этот научный опыт позволит в будущем спасать жизни людей – у ученых теперь полно данных.
❤36👍9🤔5👎1