Аугментации изображений: как улучшить качество моделей без новых данных
Примечание: эта статья — перевод страницы документации библиотеки Albumentations
Лес под прицелом нейросетей: сравниваем модели для выявления рубок со спутника
Ханты-Мансийский автономный округ (ХМАО) – это не только 50% российской нефти, но и 530 тыс. кв. км лесов. Развитие инфраструктуры месторождений и интенсивные заготовки требуют жесткого контроля вырубок. С 2014 года здесь ведут мониторинг по снимкам со спутников, собрав базу из 15000 записей, включающих информацию о выявленных лесных рубках, но есть проблема: ручное дешифрирование происходит слишком долго и дорого. Основные проблемы применения стандартных моделей
Архитектура «Обратного Хэша»: Нейросети без умножения
Современный Deep Learning уперся в производительность вычислений с плавающей точкой и пропускную способность памати. Мы предлагаем архитектуру, где нейрон — это не сумма произведений, а битовая хэш-функция. Ноль умножений, ноль сложений. Только логика и статистика.Концепт: Нейрон как компараторКлассический нейрон: Activation(Sum(Weight * Input))Наш нейрон: Output = AРазберем формулу:Input (64 бита): Входные данные.Mask (64 бита): «Взгляд» нейрона. Фиксированный случайный шаблон.XOR: Битовое сравнение. 0 — совпадение, 1 — отличие.popcount:
PyTorch vs TensorFlow: что выбрать для deep learning в 2026 году
Выбор фреймворка для глубокого обучения — это стратегическое решение, влияющее на скорость разработки, стоимость и масштабируемость. Правило «PyTorch — для исследований, TensorFlow — для продакшена» больше не работает. К 2026 году оба фреймворка активно заимствуют лучшее друг у друга: PyTorch наращивает промышленные возможности (TorchServe, ExecuTorch), а TensorFlow с Keras 3 становится гибче для исследований.Согласно опросу Stack Overflow Developer Survey 2024, PyTorch (10,6%) и TensorFlow (10,1%) находились примерно на одной отметке по частоте использования у разработчиков, а в исследовательских и AI-first-компаниях уверенно
Kimi K2.5: Как научить нейросеть не бояться параллельности
Moonshot AI выкатили K2.5. Пресс-релиз трубит про «самую мощную open-source модель», но я бы хотел поговорить о другом — о том, что они сделали с агентами.
Трёхстрочный Deep Learning: 20 примеров нейросетевой магии
В 2012 году команда из Торонто потрясла мир компьютерного зрения: их нейросеть AlexNet распознавала объекты на фотографиях лучше любого алгоритма, написанного вручную. Код занимал тысячи строк, требовал двух видеокарт и недель обучения. Сегодня вы можете превзойти AlexNet одной строкой кода, а модель загрузится за секунды.
О чём мечтают нейроны: как заглянуть внутрь нейросети
ВведениеПредставьте: вы показываете нейросети фотографию кота, и она уверенно говорит «кот». Отлично! Но почему она так решила? Увидела усы? Уши? Или, может быть, диван на заднем плане, потому что в обучающей выборке коты часто лежали на диванах?Нейросети называют «чёрными ящиками» не просто так. Внутри типичной модели для распознавания изображений — миллионы параметров, организованных в десятки слоёв. Данные проходят через эту махину, и на выходе появляется ответ. Но что происходит между входом и выходом — загадка даже для создателей модели.
