Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые «персонализировали» подбор нейросети для распознавания лиц
Исследователи из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде, МИСИС и AIRI разработали алгоритм, который подбирает лучшую нейронную сеть для распознавания лиц, учитывая характеристики мобильного устройства. Новый подход ускоряет выбор наиболее подходящей нейросети и позволяет добиться идентификации лиц с точностью до 99 процентов.
Исследование опубликовано в журнале IEEE Access. Нейронные сети, которые умеют распознавать лица, обычно требуют больших вычислительных мощностей для работы. Идеальной сети для всех устройств не существует, так как их характеристики существенно различаются: на одном смартфоне нейросеть может распознавать лица быстро, а на другом она же будет работать с неприемлемой для пользователя задержкой.
В машинном обучении существует «лотерейная» гипотеза. Согласно ей, в очень глубокой сети можно «выиграть в лотерею» — выбрать часть нейронов и связей между ними так, чтобы точность получаемой подсети оказалась практически такой же, как у исходной сети. Таких подсетей существует огромное количество, и найти наиболее точную, которая бы распознавала лицо за заданное время, чрезвычайно сложно. Можно измерить точность с использованием специального набора фотографий лиц, перебрав несколько случайно выбранных подсетей, и таким образом в конце концов найти лучшую. Однако процесс подбора может занять недели, при этом получится проверить лишь малую часть возможных подсетей.
Ученые из Лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур НИУ ВШЭ — Нижний Новгород, МИСИС и AIRI предложили «персонализировать» систему подбора нейросети для распознавания лиц. Она максимально учитывает возможности конкретного мобильного устройства и позволяет сделать процесс выбора максимально быстрым — требуется всего 5–10 минут. Исследователи предложили использовать компаратор — алгоритм, который, не проводя измерений, за доли секунды выбирает из двух сетей-кандидатов наиболее точную до тех пор, пока не останется одна — самая подходящая.
«Допустим, у вас есть 500 маленьких подсетей. Все они сортируются, и из них выделяется сотня лучших, ожидаемо самых точных. Потом с помощью “мутации” и “скрещивания” из выбранных генерируются новые — еще более точные. Затем процесс повторяется. При “мутациях” случайным образом меняются некоторые части символьного описания подсети, при “скрещивании” к половине описания одной подсети добавляется половина второй.
Такой подход называется генетическим алгоритмом, или эволюционным поиском. Для выбора топовых решений мы предложили использовать компаратор на основе градиентного бустинга — популярный алгоритм машинного обучения для классификации табличных данных. Оказалось, что он работает точнее и качественнее и обучается намного проще», — рассказал профессор НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Андрей Савченко.
Эксперименты показали, что предложенный метод устойчив к различным положениям лица. Алгоритм позволяет найти модели, у которых точность идентификации достигает 97–99 процентов.
Авторы технологии также разработали демонстрационное мобильное приложение для устройств на операционной системе Android. Оно позволяет проанализировать технические возможности гаджета, выбрать подходящую нейросеть, измерить время ее работы и найти одного и того же человека на двух фотографиях, выбранных из галереи устройства. Код разработки опубликован на платформе с открытым доступом.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Исследования ученых РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина подтвердили, что технология производства авиационного топлива SAF из растительных лигноцеллюлозных отходов позволит снизить выбросы углекислого газа на 75% по сравнению с нефтяным керосином.
На стыке трех литосферных плит у Красного моря заметили необычный вулканический процесс: где-то магма поднимается равномерным потоком, где-то — по частям. По мнению геологов, такой «пульс» вызван тем, что в некоторых местах магма с большим трудом пытается пробиться на поверхность.
За последние 30 лет размер трески, обитающей в Балтийском море, значительно уменьшился. Если раньше рыбаки вылавливали из воды особей размером с маленького ребенка, то теперь добытая рыба легко помещается в ладонях. Авторы нового исследования винят в этом человека, который заставил один из видов эволюционировать в «карликов».
Снимки с фотоловушек давно стали культурным явлением. Особенно забавными выглядят медведи. Мы с удовольствием смотрим на зверей, попавших в объектив камер в национальных парках: тигр украл фотоловушку, муравьед проехал верхом на муравьеде и так далее. Но не все животные настолько обаятельные. Ученые из США решили развить эмпатию к гремучим змеям, которых многие боятся. Для этого специалисты запустили трансляцию из «мегалогова», где рептилии отдыхают и рожают потомство.
Чтобы понять, как часто за пределами Солнечной системы встречаются миры, похожие на Землю, ученые из Калифорнийского университета (США) провели статистический анализ 517 экзопланет. Результаты показали, что всего три мира, включая наш, соответствуют критериям потенциальной обитаемости. Наиболее перспективными из них оказались Kepler-22b и Kepler-538b.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии