NEAT. Основы
ВведениеСегодня "теорию" NEAT, который появился в далёком 2004-м году, но при этом остается мейнстримом среди нейроэволюционных алгоритмов. Мы разберём классический вариант, так как это основа и все остальные варианты(CoDeepNEAT, HyperNEAT и т.д.) будут намного сложнее в имплементации, то есть шанс применить за разумное время обычному человеку очень мал и понять их без изначального варианта представляется почти невозможным.NEAT - алгоритм расширяющихся топологий, то есть может развивать не только веса, но и саму структуру
Искусственный интеллект меняет лицо спортивных трансляций
В партнерстве с Winline Медийной футбольной лигой К2 НейроТех применил технологии AI для детального анализа матчей медиафутбола. Теперь каждое действие на поле фиксируется в реальном времени: от атак и передач до фитнес-показателей игроков. Новые цифровые инструменты не только сделали трансляции зрелищнее, но и открыли командам доступ к аналитике.
Математическое решение царской игры Ура
Мы потратили семь лет на эксперименты с ИИ для царской игры Ура, и, наконец, пришли к сильному решению по правилам Финкеля, Блица и Мастерса! В конечном итоге, для этого понадобилась пара красивых уравнений, которые я объясню в статье.
Генетический алгоритм в помощь Adam — супер, но есть нюанс
Хабр, привет!Это моя первая статья и я хотел бы начать ее с такого интересного эксперимента как "сбор гибрида для обучения нейронных сетей с помощью генетического алгоритма" и дополнительно рассказать про библиотеку Deap. Для данной статьи я подразумеваю, что вы уже знаете как устроены нейронные сети и как они обучаются.
Ядро, которое понимает: как я построил обучаемый механизм атак с нейросетью, эволюцией и квантовой логикой
С чего всё началосьЯ больше не мог смотреть на то, как сканеры уязвимостей просто генерируют атаки из словарей и кидают в стену тысячи запросов. Это напоминало мне детский рисунок, где ребёнок мечется кистью по холсту, надеясь случайно изобразить Ван Гога.Я хотел сканер, который понимает. Сканер, который учится. Сканер, который адаптируется.Так начался проект AI-Scanner — не как плагин к существующему решению, а как попытка вырастить нечто живое: обучаемую систему, способную эволюционировать, предсказывать, ошибаться и исправляться.Первая попытка: генетика без смысла
I-CON: Периодическая таблица машинного обучения
СодержаниеTL;DRВведениеТеоретическая основа
JavaScript: структуры данных и алгоритмы. Часть 11
Привет, друзья! В этой серии статей мы разбираем структуры данных и алгоритмы, представленные в этом замечательном репозитории. Это одиннадцатая часть серии. Сегодня мы рассмотрим несколько простых, но интересных алгоритмов машинного обучения, а также один весьма любопытный статистический алгоритм. Код, представленный в этой и других статьях серии, можно найти в этом репозитории. Интересно? Тогда прошу под кат.
Представлена ИИ-модель, вдохновлённая нейронными колебаниями в мозге человека
Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) разработали новую модель искусственного интеллекта, вдохновлённую нейронными колебаниями в мозге. Цель работы — усовершенствовать процессы обработки длинных последовательностей данных алгоритмами машинного обучения.
Глубокое Q-обучение (DQN)
вкалывают роботы...Немного контекстаПодходит к завершению серия моих заметок про использование идей искусственного интеллекта для решения задачи коммивояжера (TSP). Я последовательно разобрал некоторые классические решения TSP и далее рассказал
