Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

Neural Shit

Логотип телеграм канала @neuralshit — Neural Shit
Адрес канала: @neuralshit
Категории: Технологии
Язык: Русский
Количество подписчиков: 43.42K
Описание канала:

Проклятые нейронные сети
Для связи: @krasniy_doshik

Рейтинги и Отзывы

3.67

3 отзыва

Оценить канал neuralshit и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

2

4 звезд

0

3 звезд

0

2 звезд

0

1 звезд

1


Последние сообщения 148

2021-02-14 03:17:56
Снова занимаюсь скотством.
Culture Shock + Deepdream
10.9K views00:17
Открыть/Комментировать
2021-02-12 09:31:41
Киберпанк, который мы заслужили
14.6K views06:31
Открыть/Комментировать
2021-02-12 09:21:46
Мы стали забывать старый добрый Deepdream с которого многое началось, он все так же хорош и сложно воспринимаем мозгом

А вот колаб чтобы делать такое видео самому
11.1K views06:21
Открыть/Комментировать
2021-02-12 08:09:35
УХ БЛЯ!!!
Стабилизатор шатающихся видео. Исходники обещают выкатить позже, но если результаты будут такими же как и в демо-видео, то эт ваще охуенная работа.

Подробнее тут
12.4K views05:09
Открыть/Комментировать
2021-02-12 02:11:45
ЛОЛ
https://meduza.io/shapito/2021/02/11/regionalnye-smi-soobschili-chto-papa-rimskiy-zapretil-orenburgskuyu-oblast-eto-byla-shutka-neyromeduzy-v-kotoroy-novosti-pishet-neyroset?utm_source=twitter&utm_medium=shapito
23.0K views23:11
Открыть/Комментировать
2021-02-11 13:30:47 ​​Как происходит создание AI-продукта в идеальном мире: дата-сайентисты и ML-инженеры собираются в одной комнате, мирно обсуждают и разрабатывают продукт, самостоятельно запускают его. Все счастливы.

В реальной жизни создание умных голосовых помощников, систем антифрода или продуктов для MedTech не обходится без помощи продакт-менеджера, который понимает специфику работы. (А если обходится, то обычно всей команде очень больно, и работа движется медленнее).

Если хотите помогать бизнесу зарабатывать на AI/ML-продуктах, но не погружаться в разработку, изучите курс «AI Продакт-менеджер» от ProductLIVE (проект SkillFactory). За 4 месяца вы научитесь управлять созданием продуктов с применением AI/DS-инструментов и коммуницировать с командой разработчиков.

Курс рассчитан на 10 часов в неделю — можно совмещать с основной работой и сразу применять полученные навыки. Преподаватели и менторы из ДомКлик, Mail.ru и Facebook помогут в трансформации вашей карьеры.

Сейчас по промокоду SHIT скидка 30%
Воспользоваться предложением https://clc.am/qHoHvQ
11.4K views10:30
Открыть/Комментировать
2021-02-10 15:44:26 Вышеупомянутая модель CLIP может быть использована в сочетании с генеративными моделями (GANs). В первом сценарии можно сгенерировать большое количество изображений и просто ранжировать их с помощью CLIP, отобрав топовые результаты по категориям. Попробуйте, например, сделать это с StyleGAN2 FFHQ, и тремя категорями ("a blonde", "a redhead", "a brunette"). А потом попрбуйте ("a cute girl", "an ordinary person") - это тоже работает!

Второй сценарий основан на том, что "функция сходства" CLIP является дифференцируемой относительно параметров GAN, и мы можем получить вектор направления изменения параметров, который будет максимизировать сходство сгенерированных изображений с текстовым описанием. Мы делаем композитный дискриминатор, который будет возвращать оценку и градиенты, используя существующий дискриминатор GAN и функцию сходства (CLIP + текстовое описание), с настраиваемыми коэффициентами, и проходимся этим композитным дискриминатором по латентному пространству GAN, оптимизируя выводы генератора. Это напоминает то, как работает проецирование изображения на латентное пространство (GAN back-projection), только вместо классификатора сходства с изображением (типа VGG16) мы используем CLIP в качестве классификатора сходства с произвольным текстовым описанием.

Здесь http://www.counterengineer.com/art/what_clip_sees/ есть несколько примеров, сгенерированных Anime StyleGAN2 (TANDE) по фразам. А вот ноутбук для Colab, где можно попробовать самому https://colab.research.google.com/github/nagolinc/notebooks/blob/main/CLIP_%2B_TADNE_(pytorch)_v2.ipynb

#AI
11.5K views12:44
Открыть/Комментировать
2021-02-10 15:09:20
Среда, мои чуваки! Время удивительных нейросетевых фактов о лягушках. Их есть у меня:

>>Во время войны и революции лягушки прыгали с крыш сараев на фашистов, и те лопались от смеха…

>>Если к лягушке приставить электрод, она сразу напишет слово «омлет», причем не только на листе бумаги, но и в Фейсбук

>>В древние времена лягушки были настоящими волшебниками. Они могли творить чудеса и превращать обычных людей в птиц, в зверей, в огромных насекомых, даже в роботов.

>>У лягушек есть скрытые руки, ими они сверлят бетон, чтобы злить Бога.

>>Лягушки ничего не знают о слезе дрозда. В воду они падают не от безысходности, а от ностальгии.
13.8K views12:09
Открыть/Комментировать
2021-02-09 23:25:10 Модель с анекдотами при обучении достигла оверфита, поэтому вот результаты последнего предоверфитного снэпшота с изначально заданной всратой подсказкой:


>>Купил мужик шляпу, вставил ее в банкомат, а в правом нижнем углу написано: "Еб@ть тебя в сраку".

>>Купил мужик шляпу. Теперь ходит в ней по квартире и разговаривает с кем-то по телефону.

>>Купил мужик шляпу, а она ему как раз на голову мала.

>>Заходит Кодзима в бар, а там армяне танцуют.А ему бармен:
- Снимай трусы, показывай!

>>Заходит Кодзима в бар, а там армяне сидят, пьют пиво, а бармен им говорит:
- Пошли на х@й отсюда

>>Ебет отец сына и говорит:
- Я, когда в школе учился, мне говорили, что секса у меня не будет, а он есть

>>Ебет отец сына и спрашивает:
- Как дела?
- Да, не очень.

Вот тут сама модель (будет доступна дня эдак три, после удалю, ибо места на гугл диске мало).
UPD: Если модель удалю, можно достать тут (подписчик сохранил)
17.5K viewsedited  20:25
Открыть/Комментировать
2021-02-09 22:28:04 Ежели кто-то захочет тоже поэкспериментировать, вот датасет с анекдотами
11.3K viewsedited  19:28
Открыть/Комментировать