Коннектомика — область науки, изучающая работу мозга с помощью анализа и построения карты нейронных связей. Она помогает лучше понять сложную структуру нервной системы организма. Из этой статьи вы узнаете, как исследователи из Google AI и Института нейробиологии Макса Планка используют новый тип рекуррентной нейросети, которая на порядок повышает точность обработки данных коннектомики.

Ребёнок, который никогда не видел розового слона, всё равно может его описать, в отличие от компьютера. Способность обобщать информацию и рассказывать о том, чего не наблюдал раньше, даётся машинам очень нелегко. Системы Deep Learning работают только со статистическими закономерностями. Но что, если попробовать обучить их с помощью абстрактного или символического программирования? В этой статье мы […]

Можно ли обучить нейросеть делать не один, а сразу несколько прогнозов? Этот вопрос возникает, когда нам необходимо классифицировать изображения по двум, трём или большему числу меток. Например, чтобы определить сразу тип одежды (рубашка, платье, брюки и так далее), цвет и ткань.  В этом руководстве мы расскажем, как создать многозначную нейронную сеть с помощью Keras.

В первой части статьи  мы обсудили, какие бывают аномалии в реальном мире, почему важно их находить и как для этого используется машинное обучение. Теперь попробуем извлечь из аномалий реальную пользу и применим наши знания на практике с помощью нескольких примеров на Python.