Аксиома Дехая

Простую работу откладывают, считая, что всегда найдется время сделать ее позже.

Маленький сын вбегает в комнату к маме и горько плачет. ...

Инициатива по передаче в основное ядро Linux специфичных для Android изменений
Thu, 22 Nov 2018 11:54:29 +0300

В Firefox 65 будет переработан интерфейс настройки блокировки контента
Thu, 22 Nov 2018 08:19:23 +0300

Линус Торвальдс поднял вопрос целесообразности расширенной защиты от Spectre v2
Tue, 20 Nov 2018 09:48:49 +0300

В ночные сборки Firefox добавлена поддержка Wayland
Sat, 17 Nov 2018 12:19:38 +0300

Amazon выпустил Corretto, дистрибутив OpenJDK с длительным сроком поддержки
Fri, 16 Nov 2018 21:56:19 +0300

Время поддержки Ubuntu 18.04 увеличено до 10 лет
Thu, 15 Nov 2018 22:28:55 +0300

Представлена новая плата Raspberry Pi 3 Model A+
Thu, 15 Nov 2018 12:31:03 +0300

Подведены итоги выборов технического совета Linux Foundation
Thu, 15 Nov 2018 09:18:07 +0300

Debian запрещает использование в пакетах секции со специфичными для вендоров патчами
Wed, 14 Nov 2018 09:03:34 +0300

В Chrome развивается API для создания полноценных пользовательских приложений
Mon, 12 Nov 2018 23:58:04 +0300

Mozilla тестирует в Firefox две новые возможности: Price Wise и Email Tabs
Mon, 12 Nov 2018 21:15:57 +0300

Red Hat перевёл проект Ceph под покровительство Linux Foundation
Mon, 12 Nov 2018 18:26:46 +0300

HTTP поверх протокола QUIC будет стандартизирован как HTTP/3
Mon, 12 Nov 2018 08:27:27 +0300

Опубликован стандарт параллельного программирования OpenMP 5.0
Fri, 09 Nov 2018 10:49:14 +0300

Свободный проект Manuel Bastioni Laboratory закрывается
Fri, 09 Nov 2018 10:11:44 +0300

Новости OPENNET
Новости

Опубликовано несколько новых открытых проектов в области машинного обучения:

  • DeOldify - проект, использующий наработки в области глубинного машинного обучения для автоматического раскрашивания чёрно-белых фотографий и восстановления качества старых изображений. Основной системы является генеративно-состязательная сеть (GAN), включающая две нейронные сети - одна генерирует образцы, а вторая отбраковывает недостаточно реалистичные результаты.
  • В разработке используются библиотеки Fast.AI, PyTorch и Tensorboard (надстройка над Tensorflow для PyTorch). Модель обучена на структурированной коллекции изображений ImageNet. Для повышения качества фотографий используется та же модель, что и для раскраски, которая расширена элементами для корректировки яркости и контраста и обучена с использованием симуляции выцветших фотографий и фотографий снятых на старые или плохие фотоаппараты. Код проекта опубликован под лицензией MIT.

  • Компания Facebook открыла исходные тексты платформы Horizon, которая преподносится как первая платформа обучения с подкреплением (RL), которую можно использовать для оптимизации систем в крупных промышленных окружениях. Horizon уже более года используется в различных приложениях Facebook для решения таких задач, как персонализация рекомендаций в мессенджере, принятие решений о частоте и доставке уведомлений (пользователь получает только наиболее релевантные уведомления о новых публикациях и комментариях) и оптимизация качества потокового видео (выбор битрейта и корректировка параметров на лету во время воспроизведения видео в режиме 360-градусов на основе оценки качества канала связи и состояния буферизации).
  • Horizon предоставляет готовые компоненты для обучения с использованием популярных алгоритмов обучения с подкреплением, обработки и преобразования данных, распределённого обучения, выбора оптимальных стратегий и оптимизации. Платформа рассчитана на решение прикладных задач, в которых фигурируют массивы данных в миллионы и миллиарды наблюдений и

    достаточно медленный цикл обратной связи (по сравнению с симулятором). В отличие от других платформ, которые прежде всего рассчитаны на проведение экспериментов и создание исследовательских прототипов, Horizon изначально развивается как готовое решение, пригодное для внедрения на предприятиях.

    Платформа использует PyTorch 1.0 для моделирования и обучения, и применяет Caffe2 для хранения и обработки моделей. Поддерживаются алгоритмы

    Q-обучения (DQN, Deep Q-Network) Discrete-Action DQN, Parametric-Action DQN, Double DQN, Dueling DQN и Dueling Double DQN, а также алгоритмы DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) и SAC (Soft Actor-Critic). Код платформы написан на языке Python и опубликован под лицензией BSD.

  • Компания Google опубликовала реализацию метода машинного обучения BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и готовые натренированные модели к нему. BERT позволяет создавать системы для обработки информации на естественном языке (NLP, Natural Language Processing). Например, BERT может применяться для построения автоответчиков, ботов и различных диалоговых систем, отвечающих на задаваемые вопросы и определяющих смысл фраз.
  • В тесте SQuAD F1 решение на базе BERT продемонстрировало уровень точности ответов на вопросы в 93.2%, что на 2% лучше, чем результат, полученный при прохождении данного теста человеком. В тесте GLUE система BERT показала уровень точности в 80.4% (на 7.6% лучше прошлого рекорда), в тесте MultiNLI - 86.7% (на 5.6% лучше). Система построена на базе фреймворка TensorFlow и поставляется под лицензией Apache 2.0. Для загрузки также доступно несколько натренированных моделей, которые также распространяются под лицензией

    Apache 2.0.
  • dbclf - открыт код мобильного приложения Identify Dog Breeds для идентификации пород собак по картинке c помощью нейросети. Программа использует платформу TensorFlow. Для обучения модели использована база данных изображений собак ImageNetDogs. Код распространяется под лицензией Apache 2.0.

65.9485 75.1483 0.5843 9.5034

НОВОСТИ: Инициатива по передаче в основное ядро Linux специфичных для And ... Thu, 22 Nov 2018 11:54:29 +0300

Разработчики из компании Google возобновили попытки переноса в основное ядро Linux изменений, развиваемых в варианте ядра для платформы Android. В настоящее время в устройствах с платформой Android применяются отдельные модифицированные ветки ядра, на поддержание которых тратятся большие ресурсы. Первые попытки передачи в основное ядро всех специфичных для Android исправлений были предприняты в 2010 и 2011 годах, но привели лишь к частичной передаче кода.

???????@Mail.ru Opera Firefox INFOBOX - хостинг Google Chrome