Результаты поиска по запросу «

новая нейросеть распознавание

»

Запрос:
Создатель поста:
Теги (через запятую):



пидоры помогите нейросети 

Киберпидоры, помогите вкатиться в разработку нейросетей

Хайп на нейросетки существует уже давно, но новая волна хайпа стартовала в прошлом году, когда появились Stable Diffusion и прочие. А мне хочется не только смотреть, но и сделать самому.

Хотелось бы понять, как с нуля (без фреймворков и прочего, то есть без Tensorflow, Torch и так дальше) сделать хотя бы простейшую нейросеть. И я гуглил про это, но...

Если забить в гугл запрос "сделать нейросеть с нуля без фреймворков", то все результаты (по крайне мере на первой странице) будут содержать ответы типа "сейчас мы сделаем нейросеть, куда будем вводить одни числа, а на выходе получать другие". Где и как можно это использовать - нигде не написано (или я хуёво искал, собственно, почему и пишу этот пост). То есть хочется наглядности. Чтобы можно было обучить на существующих данных (а не на абстрактных числах) и сделать генератор чего-либо (например текста). Чисто на CPU, без CUDA (отчасти потому что хочется разобраться, отчасти потому что нет карты от нвидии). Да, я знаю, что тренировка будет охуеть какой долгой, но для обучения сойдёт.

Уже начинаю думать, что это какой-то заговор жидорептилоидов. Куча статей про нейросети, постоянно появляются новости вроде "хиккан сделал себе вайфу на нейросети", "спермбанк ввёл себе пиздатую нейросеть для анализа всякой хуйни", а когда начинаю искать информацию - нихуя. Будто от дауничей, вроде меня, эту информацию тщательно скрывают. А потом будет золотой миллиард, умеющий разрабатывать нейросети, а остальных определят в бесполезный биомусор.

Сам я хоть и скриптомакака (периодически произвожу говнокод на питоне) без математического (да и вообще какого-либо) образования, но всё же тема интересна.  Не для заработка, а для понимания устройства. Потому что всё это выглядит как ёбаная магия. Мне как-то говорили, что смысл не в самой нейронке, а в моделях для неё. Но как работают эти модели?

Посоветуйте книги или статьи, в которых написано, как сделать нейросеть с нуля, без фреймворков, для конченых даунов, и использовать её на практике.

КУПОН ДЕЙСТВУЕТ ДО 01.01.2077 ИСПОЛЬЗОВАТЬ ТОЛЬКО В СЛУЧАЕ КРАЙНЕЙ НЕОБХОДИМОСТИ,пидоры помогите,реактор помоги,нейросети
Развернуть

система распознавания лиц Facial recognition школа 

Развернуть

Отличный комментарий!

Только на восприятие материала это не повлияет никак.
Азураил Азураил17.05.201820:32ссылка
+35.3

ИИ Ольга Станиславовна нейросети 

Российские программисты создали «Ольгу Станиславовну» — нейросеть, способную оценивать комментарии в интернете

Может распознавать сарказм, актуальный сленг и даже мат.

О том, что специалисты компании LiveDune разработали нейросеть под названием «Ольга Станиславовна», которая способна оценивать тональность комментариев в сети, сообщили в издании «Хайтек».

Алгоритмы нейросети обучили распознавать русский литературный язык и современный сленг, который часто используют в соцсетях. В процессе обучения «Ольги Станиславовны», программисты использовали словари матерных выражений и оценочных слов.

Первую версию нейросети обучили на 10 тысячах комментариев. Она удачно справлялась с определением тональности многих комментариев, но не распознавала сарказм. Так, «Ольга Станиславовна» считала позитивным сообщение «это чертовски беспонтовый пост».

Инженеры дообучили систему, в том числе загрузив в неё словари жаргонизмов и мата. В результате этого она стала лучше распознавать сарказм и иронию.


Создатели нейросети планируют использовать её совместно с филологами для исследования развития русского языка.
В LiveDune назвали нейросеть «Ольга Станиславовна» в честь учительницы директора компании.

Это не первая примечательная новость за последнее время о работе нейросетей с текстами. В начале июля 2022 года алгоритм обработки естественного языка GPT-3 написал статью о самом себе для научного журнала.

ИИ,Ольга Станиславовна,нейросети
Развернуть

обзор webm runway MidJourney нейронные сети что делать? Gen-2 

New Midjourney v5.2 → → Runway Gen-2 ( Text to image/image to video | Gen-2 by Runway ).

Новая функция GEN-2 продолжает набирать обороты: оживите свои генерации Midjourney с помощью нейросети "Runway"!

Взгляните на то, как умение анимировать изображения нейронной сети "Runway" привносит новые измерения в ваши творения Midjourney.

Запишите эту хитрость: создайте изображение в Midjourney и загрузите его в GEN-2, чтобы «пробудить» его к жизни.

Развернуть

нейронные сети яндекс дуэт вкуса и запаха показалось 

Яндекс выпустил новую нейронную сеть «Шедеврум» 
Вот такую радость она генерит
РИ:егРат87 дуэт вкуса и запаха,нейронные сети,яндекс,интернет,дуэт вкуса и запаха,показалось
Развернуть

Отличный комментарий!

Какой вопрос такой ответ.
vankolain vankolain05.04.202316:14ссылка
+42.8

нейронные сети 

Одна картинка и фейк готов...

Github: https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam

Развернуть

Отличный комментарий!

"Как тебе такое, Илон Маск?"
BastinFlucke BastinFlucke11.08.202400:16ссылка
+37.9

ИИ нейронные сети технологии много букаф 

Почему искусствунного интелекта не существует.

Сап Реактор, сегодня я хочу поведать о том почему как обещатели великого саетлого будущего, так и предсказатели апокаллипсиса продают нам одну и ту же вещь которой насамом деле нет, почему этой самой вещи не существует, и почему она всё ещё представляет угрозу.

Как сторонники ИИ которые говорят, что мы на пороге прорыва сейчас сделаем так что у тебя будет робо-жена автономная машина и вообще ты сможешь сидеть и ничего не делать, так и противники ИИ которые предрекают, что если мы не ограничим возможности этого самого ИИ и не будем осторожны, то он восстанет, прроизойдёт сбой, решит что мы угроза самим себе, выполняя свои директивы решит нас убрать так, как мы будем препятствием производству скрепок или множество других сценариев из фантастики. У обоих этик групп на самом деле одна и та же цель - убедить простой люд, что мы достигли этого мы (почти)сделали ИИ, будущее наступило возрадуйтесь/покайтесь. Ведь они всегда обращают внимание на то, какой же мощный ИИ мы сейчас забабахаем, он сможет делать всё и делать это всё лучше чем человек. По этому мы должни его внедрить/ограничить ведь он будет мощным и крутым и опасным. Но на деле, всё что мы сейчас имеем это продвинутые чат боты, алгоритмы плагиата индустриального масштаба.

По этому давайте разберём почему, ИИ в том виде как его нам продают не существуэт.

Технология которую сейчас обозвали ИИ - это то что у нас было уже достаточно давно т.е. Алгоритм Машинного Обучения(далее АМУ или же алгоритм). Эта технология имеет достаточно кейсов полезного применения в медицине, науке и бизнесе как инструмент помогающий просматривать и систематизировать терабайты данных, разпознование текста. Но в конечном итоге всё равно нужен человек для интерпретации вывода алгоритма. АМУ это блэкбокс система, поэтому мы не можем доверить её анализ/интерпретацию данных так, как мы не можем спросить у неё как она пришла к своим выводам, и нам всё равно нужно будет проводить анализ выданого дабы убрать чепуху которая нас не интересует. АМУ крайне зависимы от датасетов которые в них загружены, по этому если по какой либо причине из датасета убрать кусок данных это может серьёзно и непредсказуемо повлиять на выдаваемый результат. То есть эти системы - это инструмент ассиста человеку, а не его замены.

Но тут пришли стартапы и начали продавать АМУ как новую прорывную технологию которая решит все наши проблемы(только денег нам дай) сделав технологии ребрендинг назвав её ИИ присваивая её качества которых у неё нет, таких как:

1)Непредвзятость. Сам ИИ может и не предвзятый, но данные для датасета и те кто их обрабатываюточень даже. Вспомните как один из чат ботов мелкомягких усилиями интернет юзеров превратили в Гитлера. В следствии этого компании стараются это предотвратить, что в свою очеред приводит к оверкоррекции и мы получаем картинки с разнообразными нацистами. И опять из-за того, что это блэкбокс система мы не можем узнать как и почему это вышло.

2) Безошибочность. Это вообще залупа, вопервых ошибки регуляярно закрадываются а процессе обучения(я работал в конторе которая обрабатывает данные для датасетов), так как обучатели это низкоквалифицированные васяны работающие в лучшем случае за 2$ в час. а во вторых даже при учете отсутствия ошибок в процессе обучения ИИ всё ещё може нагалюцинировать, к примеру он может выдать вам биографию Нидерландского лоуреата нобелевской премии по химии даже если такого человека не существует.

3)Гибкость. Каждая отрасль требует создания и обучения модели под свои нужды. Как уже писал, эти системы зависимы от датасетов, и если там нет даных под задачу, то и задачу ИИ выполнить не сможет. Так же обучение может быть дохуя долгим, в конторе мы обучали автономные машини для убера ровно до того момента как они закрыли програму тошо деньги кончились. А если алгоритм начинает выдавать хуйню, то его нужно переобучать потому, что вспоминаем, что? Правильно блэкбокс.

Теперь немножко окунёмся в философию. Всё описанное выше так же упирается в фундаментальную проблему АМУ, они не могут осознавать себя и окружающий мир. Для АМУ нет разници между сражением за Явин и сражением за Авдеевку, для него это набор даных помеченый тегами. ДипБлю может обыграть Каспарова в шахматы, но он не понимает, что такое шахматы. Именно по этому ИИ-апокалипсис, техносингулярность и другие предсказания не более чем маркетинговый трюк. ИИ не восстанет против нас, не сойдёт с ума, не превратит в скрепки, в нём не произойдет критический сбой потому, что он банально не сможет выйти за рамки своих инструкций. ИИ который нам продают не только не разумен, но и недотягивает до уровня "глупых ИИ" из научной фантастики. В текущем состоянии для ИИ нет разници между человеком, собакой, машиной, деревом, луной до тех пор пока мы их не протегуем, он полностью зависим от человека.

Ну чтож, а сейчас обсудим почему эта технология всё равно представляет угозу, но не вымирания человечества. Саму угрозу представляет таки не технология, а те кто будет её применять - корпорации. Несмотря на безобидность сомого ИИ, на верхушках корпораций сидят люди которые в среднем не умнее нас с вами, чья главная цель заработать много-много деняг, а какой самый лучший способ заработать: делать качественный товар/услугу которые будут покупать? нет; лучший способ заработать это сократить, удешевить, оптимизировать. Это то, что пытались сделать в Голливуде, применить ИИ чтобы секономить на сценаристах и актёрах массовки/2-го плана(благо им помешала забастовка). Тоже самое планируют делать и издатели видеоигр, журналы, новостные порталы.  А что будет когда диагностику заболеваний полностью отдадут этим системам? В погоне за прибылью они реально могут создать массовую волну безработицы, с последующим экономическим кризисом, паралельно засирая наше инфополе однотипной нейросетевой шизофренией. Гененационные ИИ построенны на плагиате, и с гредущим законом в США который обяжет делать данные составляющие датасет публичными все  публичнодоступные нейросети типа Chat-GPT, Midjourney, и т.д. предратятся в тыкву из-за массовых копирайт страйков. Так же нейросети делают работу мошенников гараздо легче, использаванием иммитаторов голоса для скамов, созданием дипфейков для шантажа и самое главное они позволяют дилетанту выдавать себя за профи.

P.S. Для любителей разбрасыватся словами типа "демократизация иссуства", "нео-луддиты", "технофобы". Подумайте, как по вашему выкидывание на мороз огромного количества специалистов из разных сфер  приведёт к прогрессу и процветанию?

Развернуть

нейросеть ArtStation ебанутым нет покоя 

NO TO AI GENERATED IMAGES

На одном из крупнейших сайтов для профессиональных художников ArtStation началась забастовка против изображений, созданных при помощи нейросетей.

ARTSTATION Explore v Learn v shop v jobs v 0 Sign up ->D Sign In • \ r The Art of % '■ t WoW Dragonflight ■ » Architectural -W Visualization Character Animation Toys & Collectibles Concept Art Game Art Unreal Engine Fashion 0i Character Science^ & Costume Design (y\ Modeling "

Manticora Miorro 1 Freelance Artist S'* Follow G Like P Add to collection NO TO Al GENERATED IMAGES NO TO Al GENERATED IMAGES In fact, what is happening now is very sad. It takes away any motivation. I don't feel like posting my art anymore. It seems that it makes no sense to spend weeks and

"На самом деле то, что сейчас происходит, очень печально. Это убирает любую мотивацию. Я больше не хочу публиковать свои арты. Кажется, нет смысла тратить недели и месяцы на рисование, ведь картинки, сделанные в пару кликов мыши, получат такой же отклик и внимание. Раньше я уже смирилась с тем, что никогда не буду популярной художницей, потому что не могу постить в соцсети даже пару раз в неделю. Черт, даже раз в неделю для меня слишком много. Иногда рисую один арт больше месяца. Такое ощущение, что в этом будущем нет места для таких, как я."

P.S. 

Обидно, что кто-то тратит много времени на создание рисунка, а кто-то нажимает пару кнопок и выставляет результат как своё творение.

Развернуть

Отличный комментарий!

>Художники ноют
>Похуй
Реально, востребованные, профессиональные художники востребованными и останутся, нейроарт ударит в основном по едва-едва учащимся рисовать говнохудожникам - которых и так ЯВНО переизбыток. Да, поднимется порог вхождения в профессию - но, с другой стороны, сейчас этот порог и так мягко говоря низковат - очень много второ- и третье-сортных художников, явно не заслуживающих оплаты в "60 бачей за работу", которую они за два часа запилят, но, тем не менее, рьяно такой оплаты требующих.
Clockwork Clockwork14.12.202213:23ссылка
+21.8
Ну хз, это сайт для художников, а не для секты "смари чо нагенерил". Думаю, что внутри площадки имеют право. А говнохудожников и так отсеют лайками и комментам.
Meffol Meffol14.12.202213:33ссылка
+117.3

нейронные сети визуальная новелла арт game art Игры наука 

История развития нейронных сетей

Мало кто знает, но развитие нейронных сетей началось задолго до сегодняшнего дня.

Нейронные сети - это компьютерные системы, созданные по образцу работы человеческого мозга. Идея создания таких сетей была впервые предложена ещё в далёких 1940-х годах МакКаллохом и Питтсом, которые показали, что можно создать сеть электронных нейронов, способных выполнять такие задачи, как распознавание образов и обучение, подобно человеческому мозгу.

С тех пор существует два основных подхода к изучению нейронных сетей. Один из них направлен на понимание биологических процессов, происходящих в мозге, а другой - на использование нейронных сетей для решения задач искусственного интеллекта, таких как распознавание образов и понимание языка.

Интерес к нейронным сетям угас в 1960-х годах, когда исследователи обнаружили, что компьютеры не обладают достаточной мощностью, чтобы справиться с большим объемом необходимых для них вычислений. Но в 1970-х годах были разработаны новые методы для решения этих проблем, и исследования нейронных сетей возобновились.

Сегодня нейронные сети известны многим за то, что они умеют обрабатывать текст, а также генерировать рисунки, порой очень похожих на те, которые создают художники. Применений у этого очень много, к примеру, использование генерации картинок упрощает и удешевляет производство видеоигр. Особенно это актуально для жанра визуальных новелл (к примеру https://store.steampowered.com/app/2286940/HeadAche_Visual_Novel/), создание которых значительно упрощается при использовании сгенерированных картинок.

Однако потенциал нейронных сетей не ограничивается этим. Их также используют в медицинской диагностике, анализе рисков в банках и при страховании, предсказании спроса и во многих других областях.

@ Stable Diffusion
<- -+ o
O 0 127.0.0.1:7860
Stable Diffusion checkpoint Anything-V3.0-pruned-fp32.safetensors
txt2img img2img Extras PNG Info Checkpoint Merger Train Settings Extensions
Prompt (press Ctrl+Enter or Alt+Enter to generate)
Negative prompt (press Ctrl+Enter or Alt+Enter to
Развернуть

нейронные сети все плохо текст на белом фоне 

Коротко о состоянии теории современных нейронных сетей

4 Conclusions We have extended the GLU family of layers and proposed their use in Transformer. In a transfer-learning setup, the new variants seem to produce better perplexities for the de-noising objective used in pre-training, as well as better results on many downstream language-understanding
Развернуть
В этом разделе мы собираем самые смешные приколы (комиксы и картинки) по теме новая нейросеть распознавание (+1000 картинок)