🏚Генерация названий деревень🏠

Сальтолово
Ничичи
Каверная Голяна
Придориусловка
Старотипенки
Кюканово
Кутюшевка
Верхний Стед
Сабаревка

Сегодня наткнулся на новую статью на хабре, про генерацию названий деревень с помощью нейросеточки, автор взял за основу torch-rnn.

https://m.habrahabr.ru/post/343336/

Но вспомнил, про аналогичную статью в туториалах PyTorch 🔥.
Тут уже разбираются технческие аспекты и архитектура сети:

http://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html

📊UMAP - библиотека снижения размерности📑

Интересная библиотека, для снижения размерности данных, может быть использована для визуализации данных.
Но в отличие от TSNE (классический алгоритм снижения размерности), способна искать нелинейные зависимости параметров.

Использование библиотеки очень простое:

import umap 
from sklearn.datasets import load_digits 
digits = load_digits() embedding = umap.UMAP().fit_transform(digits.data)

https://github.com/lmcinnes/umap/blob/master/README.rst

🎥 Нейрофильм 📽
Просто не могу пройти мимо.

Чуваки из беларуской киностудии RitZeed сняли фильм по сценарию нейросети в рамках одного хакатона в Минске. Получилось 🔥🔥🔥

Вот несколько ключевых реплик:
Я просто подумал тебе подумать
Так, я думаю еще постоять с тобой, с тобой, с тобой, с ней... Кстати, она продала тебе ее на полу.
Если ты подождешь свой хлеб назад
Я похудел в стену. Я подхожу к столу.

И финал:
Не смогу с тобой собирать. С ним. С ним!

https://vk.com/video-31976785_456239720

💻Сервера для ML🖥

Наткнулся тут на краткую заметку про выбор железа для ресерча в области ML и CV. Она небольшая и комментировать особо нечего, но автор мне понравился, можете посмотреть другие его статьи, возможно что-то заинтересует.

http://cv-blog.ru/?p=207

💊Капсульные нейронные сети💊

В последнее время мои новости штурмуют различные новости и статейки про СapsNets. Решил собрать все в кучку 🗂.

🎥 Как написать свою капсульную сетку на TensorFlow
https://youtu.be/2Kawrd5szHE

📹 Видосик от Saraj, крутой парень, если еще не подписались - подпишитесь
https://youtu.be/VKoLGnq15RM

📖 Цикл статей от российского Датасайнтиста, про понимание капсульных нейронок.
https://goo.gl/hu3jga

📰 Как это все работает, но уже на русском :)
http://cv-blog.ru/?p=195

💻 TensorFlow имплементация капсульной сетки.
https://github.com/naturomics/CapsNet-Tensorflow

🖥 Имплементация на PyTorch
https://github.com/gram-ai/capsule-networks -

📝Если есть дополнения, присылайте их мне @alxmamaev, пост дополняется.

📷 Pix2PixHD 📸

Генерация фотореалистичных картинок

Тут ребята выложили интересную работу, по созданию GAN для рисования фотореалистичных картинок, на основе цветовых масок. Подобное вы могли увидеть в likemo.net , только там вы рисовали в стиле художника.

В видео они сравнивают результат с работой pix2pix (та штука, которая могла рисовать котиков). Pix2Pix генерит очень мыльную картинку, в свою очередь Pix2PixHD генерит все с высокой степенью детализации.

В общем, стоит внимания 👇
https://tcwang0509.github.io/pix2pixHD/


P.S. Сетка написана на Pytorch, код прилагается.

Пример работы Pix2Pix HD.

📑 Keras-Text 📄

Если вы занимаетесь NLP, то данная библиотека может вас заинтересовать, поскольку она позволит сильно автоматизировать процесс, освободив время на исследования и эксперименты.

Библиотека представляет из себя набор утилит для работы с текстом:
WordTokenizer - повзоляет перевести ваши слова в некоторые представления в виде токенов, это могут быть как tfidf, так и GloVE и word2vec (это задается в параметрах токенайзера).
Models - готовые к применению модели, представлены различные архитектуры сетей для работы с текстом, представлены как CNN, так и RNN модели.

В целом библиотека интересна, советую глянуть примеры работы с ней.

https://github.com/raghakot/keras-text

🍄AI Mario🚘

Нашел интересное видио, тут чувак описывает с технической стороны, как работает система, которая научилась играть в марио и гоночки-марио.

В вк былр множество гифок и видео с демонстрацией работы MarIO.

Если тема Reinforcment Learning для вас интересна, советую глянуть.

https://youtu.be/BQifVQPnRQk

🌲Data-Елка🎄
Тут идет онлайн трансляция новогодней конференции Яндекса.
Лекции весьма интересные:

14:10 Интересные идеи и статьи в Reinforcement learning в 2017 году - Сергей Свиридов
14:30 NLP – 2017 - Валентин Малых
14:50 NIPS, будущее и хайп - Александр Нотченко
15:10 Перерыв  
15:20 Алиса: что внутри? - Борис Янгель
15:40 Технологии беспилотных автомобилей - Антон Слесарев
16:00 ML в киберспорте - Пётр Ромов
16:20 Перерыв  
16:40 Соревнования по анализу данных – 2017 - Эмиль Каюмов
17:00 Data Science 2017 – 2018  -  Алексей Натекин

https://www.youtube.com/watch?v=yPKu2vE4UqM

💻 xgb2cpp 🖥

Интересная библиотечка, которая позволит ускорить вашу XGBoost модель. По факту это конвертер дампа модели в cpp файл, который вы уже можете скомпилировать.

❗️ Есть важный момент, преобразование возможно только для моделей тренированных спомощью multi:softprob.


https://github.com/popcorn/xgb2cpp

P.S. Сессия подошла к концу и можно вновь выкладывать новый материал. 🔥

👦Че пацаны, аниме?👧

Style2Paint - очередной проект основанный на GANах. Нейронка позволяет перенести некоторый стиль с выбраного вами рисунка на зарисовки в paint'е. Если описывать коротко, то это автоматическая раскраска :)

Полгода назад появился схожий проект для демонстрации возможностей pix2pix, там вам давалась возможность рисовать котиков.

https://github.com/lllyasviel/style2paints

🌷Flowers dataset🌹

Опубликовал свой старенький датасет с цветами.
В датасете около четырех тысяч фотографий цветков, они разделены на пять классов: ромашка, тюльпан, роза, подсолнух и одуванчик.

Если найду последнюю версию датасета с 11 видами растений, то опубликую ее тоже.
https://www.kaggle.com/alxmamaev/flowers-recognition

👾Spectre&Meltdown👽

Недавно весь интернет взрывался от новости про уязвимость в процессорах Intel на хардварном уровне. Разработчики всех систем быстро подлатали ядро, но при этом проявляется одна проблема: это значительно уменьшает мощность вашего железа.
Мощность - камень приткновения в ML, прочитайте небольшую заметку о том, как этот патч влияет на производительность в классических ML библиотеках.

https://medium.com/implodinggradients/meltdown-c24a9d5e254e