سال نو مبارک سالی پر از امید و شادی در دل ها
🌺🌺🌺🌹🌹🌹🌹🌷🌷🌷💐🌾🌹🍄🌱☘☘🍀
یک سال دور هم بودیم و یک عمر دور هم خواهیم بود به یاری پروردگار زیبا
🌹🌹🌹🌿🌿🌿💭💭💭
از تمامی عزیزانی که از ابتدا در حضورشون هستم بسیار سپاسگزاری می کنم و خرسند هستم که اطلاعات در زمینه یادگیری ماشین و اخرین تکنولوژی های این علم رو در اختیار دوستان قرار می دهم.
بعضی مواقع شد که یه سری مسایل غیر مرتبط بگذارم و این مطالب درسته خارج از موضوع بودند اما چون اهمیت بیشتری داشتند دوست داشتم شما هم در جریان اخبارش قرار بگیرید. اگر اذیتی کردن این مطالب صمیمانه عذر خواهی می کنم.
این کانال خانه ای است که شما عزیزان و سروران گرامی و بنده حقیر به نوعی همفکر هستیم و برای پیشرفت در این زمینه کنار هم هستیم.
امیدوارم سال جدید را در کنار خانواده با خوشی و شادی سپری کنید و سالی پربرکت و پر از پیشرفت در زمینه علمی و زندگی کسب کنید.
💭💭💭🌹🌹🌹🌿🌿🌿
خانواده مهمترین ارگان در زندگی است و شادی انها می تونه نوید بخش ارامش برای دلهای ما باشه کنار خانواده ارزوی خوشی، شادی و سلامتی برایتان دارم.
سال نو مبارک
مدیریت کانال؛
جلیل نورمحمدی خیارک
🌺🌺🌺🌹🌹🌹🌹🌷🌷🌷💐🌾🌹🍄🌱☘☘🍀
یک سال دور هم بودیم و یک عمر دور هم خواهیم بود به یاری پروردگار زیبا
🌹🌹🌹🌿🌿🌿💭💭💭
از تمامی عزیزانی که از ابتدا در حضورشون هستم بسیار سپاسگزاری می کنم و خرسند هستم که اطلاعات در زمینه یادگیری ماشین و اخرین تکنولوژی های این علم رو در اختیار دوستان قرار می دهم.
بعضی مواقع شد که یه سری مسایل غیر مرتبط بگذارم و این مطالب درسته خارج از موضوع بودند اما چون اهمیت بیشتری داشتند دوست داشتم شما هم در جریان اخبارش قرار بگیرید. اگر اذیتی کردن این مطالب صمیمانه عذر خواهی می کنم.
این کانال خانه ای است که شما عزیزان و سروران گرامی و بنده حقیر به نوعی همفکر هستیم و برای پیشرفت در این زمینه کنار هم هستیم.
امیدوارم سال جدید را در کنار خانواده با خوشی و شادی سپری کنید و سالی پربرکت و پر از پیشرفت در زمینه علمی و زندگی کسب کنید.
💭💭💭🌹🌹🌹🌿🌿🌿
خانواده مهمترین ارگان در زندگی است و شادی انها می تونه نوید بخش ارامش برای دلهای ما باشه کنار خانواده ارزوی خوشی، شادی و سلامتی برایتان دارم.
سال نو مبارک
مدیریت کانال؛
جلیل نورمحمدی خیارک
فعالیت گروه رو با سخنی از حضرت علی(ع) و یکی از مردان بزرگ هوش مصنوعی استارت بزنیم.
اما علی می فرمایید؛
آن كه از روى آگاهى و علم عمل مى كند، مانند رهروى است كه در جاده روشن قدم برمى دارد، پس بايد بنگرد كه به پيش مى رود يا به عقب برمى گردد.
جفری هینتون (مغز گوگل)
"Assuming the computer industry can keep producing better hardware, I think 'business as usual' is going to take us a long way. Obviously, if we get big conceptual breakthroughs, it'll take us further. I think one of the big breakthroughs that's going to come is we're going to understand the brain." - Geoffrey Hinton (2016)
Playlist: https://goo.gl/49exHp
Long-form: https://goo.gl/udjdAK
الهی به امیدتو.
اما علی می فرمایید؛
آن كه از روى آگاهى و علم عمل مى كند، مانند رهروى است كه در جاده روشن قدم برمى دارد، پس بايد بنگرد كه به پيش مى رود يا به عقب برمى گردد.
جفری هینتون (مغز گوگل)
"Assuming the computer industry can keep producing better hardware, I think 'business as usual' is going to take us a long way. Obviously, if we get big conceptual breakthroughs, it'll take us further. I think one of the big breakthroughs that's going to come is we're going to understand the brain." - Geoffrey Hinton (2016)
Playlist: https://goo.gl/49exHp
Long-form: https://goo.gl/udjdAK
الهی به امیدتو.
YouTube
Geoffrey Hinton: Future of AI
"Assuming the computer industry can keep producing better hardware, I think 'business as usual' is going to take us a long way. Obviously, if we get big conc...
#خبر #هوش مصنوعی
کالبدشکافی هوش مصنوعی برای درک بهتر مغز انسان
Dissecting artificial intelligence to better understand the human brain
Date:
March 25, 2018
Source:
Cognitive Neuroscience Society
Summary:
In the natural world, intelligence takes many forms. It could be a bat using echolocation to expertly navigate in the dark, or an octopus adapting its behavior to survive in the deep ocean. Likewise, in the computer science world, multiple forms of artificial intelligence are emerging. Cognitive neuroscientists are using those emerging networks to enhance understanding of one of the most elusive intelligence systems, the human brain.
اگر مورد توجه بود ادامه در منبع زیر:
https://www.sciencedaily.com/releases/2018/03/180325115759.htm
کالبدشکافی هوش مصنوعی برای درک بهتر مغز انسان
Dissecting artificial intelligence to better understand the human brain
Date:
March 25, 2018
Source:
Cognitive Neuroscience Society
Summary:
In the natural world, intelligence takes many forms. It could be a bat using echolocation to expertly navigate in the dark, or an octopus adapting its behavior to survive in the deep ocean. Likewise, in the computer science world, multiple forms of artificial intelligence are emerging. Cognitive neuroscientists are using those emerging networks to enhance understanding of one of the most elusive intelligence systems, the human brain.
اگر مورد توجه بود ادامه در منبع زیر:
https://www.sciencedaily.com/releases/2018/03/180325115759.htm
ScienceDaily
Dissecting artificial intelligence to better understand the human brain
In the natural world, intelligence takes many forms. It could be a bat using echolocation to expertly navigate in the dark, or an octopus adapting its behavior to survive in the deep ocean. Likewise, in the computer science world, multiple forms of artificial…
یک سمیناره نیم روزه در زمینه امنیت اطلاعات و بیومتریک
General Data Protection Regulation (GDPR) and Biometrics
17 April 2018 | 1.30pm - 5.30pm | Belgium
Due to popular demand by our members we have now scheduled a half-day seminar to be held in Brussels on the 17 April 2018, the day prior to the ID@Borders Conference (18-19 April 2018).
The meeting will take place in the afternoon from 1.30pm - 5.30pm and include a range of talks and discussions on the implications of the new General Data Protection Regulation (GDPR) which is coming into force on the 25 May 2018.
The event will be an open discussion about the implications of the GDPR for biometrics and help attendees to reflect how prepared they are.
Confirmed speakers include:
Christian D’Cunha, Office of the European Data Protection Supervisor
Pam Dixon, Member of Biometrics Institute Privacy Expert Group and Executive Director, World Privacy Forum
Els Kindt, Katholieke Universiteit Leuven, Belgium
Fernando Garcia-Quismondo, Grupo Santander
Dan Bachenheimer, Member of Biometrics Institute Privacy Expert Group and Principal Director, Accenture Security
منم حضور خواهم داشت. منبع:
https://www.biometricsinstitute.org/events/gdpr-biometrics-seminar
General Data Protection Regulation (GDPR) and Biometrics
17 April 2018 | 1.30pm - 5.30pm | Belgium
Due to popular demand by our members we have now scheduled a half-day seminar to be held in Brussels on the 17 April 2018, the day prior to the ID@Borders Conference (18-19 April 2018).
The meeting will take place in the afternoon from 1.30pm - 5.30pm and include a range of talks and discussions on the implications of the new General Data Protection Regulation (GDPR) which is coming into force on the 25 May 2018.
The event will be an open discussion about the implications of the GDPR for biometrics and help attendees to reflect how prepared they are.
Confirmed speakers include:
Christian D’Cunha, Office of the European Data Protection Supervisor
Pam Dixon, Member of Biometrics Institute Privacy Expert Group and Executive Director, World Privacy Forum
Els Kindt, Katholieke Universiteit Leuven, Belgium
Fernando Garcia-Quismondo, Grupo Santander
Dan Bachenheimer, Member of Biometrics Institute Privacy Expert Group and Principal Director, Accenture Security
منم حضور خواهم داشت. منبع:
https://www.biometricsinstitute.org/events/gdpr-biometrics-seminar
زمینه یادگیری عمیق #مقاله
این مقاله را یکی از هم گروهی های عزیز به اشتراک گذاشته بود.
🌹🌹💭💭🌿🌿
دوستان این مقاله رو اگر قبلا ندیدین به نظرم براتون میتونه خیلی جالب باشه
Pointer Networks
Oriol Vinyals, Meire Fortunato, Navdeep Jaitly
https://arxiv.org/abs/1506.03134
We introduce a new neural architecture to learn the conditional probability of an output sequence with elements that are discrete tokens corresponding to positions in an input sequence. Such problems cannot be trivially addressed by existent approaches such as sequence-to-sequence and Neural Turing Machines, because the number of target classes in each step of the output depends on the length of the input, which is variable. Problems such as sorting variable sized sequences, and various combinatorial optimization problems belong to this class. Our model solves the problem of variable size output dictionaries using a recently proposed mechanism of neural attention. It differs from the previous attention attempts in that, instead of using attention to blend hidden units of an encoder to a context vector at each decoder step, it uses attention as a pointer to select a member of the input sequence as the output. We call this architecture a Pointer Net (Ptr-Net). We show Ptr-Nets can be used to learn approximate solutions to three challenging geometric problems — finding planar convex hulls, computing Delaunay triangulations, and the planar Travelling Salesman Problem — using training examples alone. Ptr-Nets not only improve over sequence-to-sequence with input attention, but also allow us to generalize to variable size output dictionaries. We show that the learnt models generalize beyond the maximum lengths they were trained on. We hope our results on these tasks will encourage a broader exploration of neural learning for discrete problems.
اشتراکی از محمدحسین روزبهانی
این مقاله را یکی از هم گروهی های عزیز به اشتراک گذاشته بود.
🌹🌹💭💭🌿🌿
دوستان این مقاله رو اگر قبلا ندیدین به نظرم براتون میتونه خیلی جالب باشه
Pointer Networks
Oriol Vinyals, Meire Fortunato, Navdeep Jaitly
https://arxiv.org/abs/1506.03134
We introduce a new neural architecture to learn the conditional probability of an output sequence with elements that are discrete tokens corresponding to positions in an input sequence. Such problems cannot be trivially addressed by existent approaches such as sequence-to-sequence and Neural Turing Machines, because the number of target classes in each step of the output depends on the length of the input, which is variable. Problems such as sorting variable sized sequences, and various combinatorial optimization problems belong to this class. Our model solves the problem of variable size output dictionaries using a recently proposed mechanism of neural attention. It differs from the previous attention attempts in that, instead of using attention to blend hidden units of an encoder to a context vector at each decoder step, it uses attention as a pointer to select a member of the input sequence as the output. We call this architecture a Pointer Net (Ptr-Net). We show Ptr-Nets can be used to learn approximate solutions to three challenging geometric problems — finding planar convex hulls, computing Delaunay triangulations, and the planar Travelling Salesman Problem — using training examples alone. Ptr-Nets not only improve over sequence-to-sequence with input attention, but also allow us to generalize to variable size output dictionaries. We show that the learnt models generalize beyond the maximum lengths they were trained on. We hope our results on these tasks will encourage a broader exploration of neural learning for discrete problems.
اشتراکی از محمدحسین روزبهانی
Forwarded from Moh@mm@d
#خبر
چین سیستم بازشناسی چهره با نام #skynet را توسعه داده است که در هر ثانیه 3 میلیارد چهره را میتواند مقایسه کند!
[pic: https://bit.ly/2pQsrDE]
https://www.zerohedge.com/news/2018-03-27/china-deploys-skynet-facial-recognition-can-compare-3-billion-faces-second
این سیستم بازشناسی چهره در هر ثانیه میتواند تصویر فرد مشکوک را با دیتابیسی هم اندازه تمام جمعیت چین مقایسه کند!
چین با به کار گیری این سیستم در دو سال اخیر 2000 مجرم را که توسط سیستم بازشناسی و تطبیق چهره شناسایی شد دستگیر کرده است.
"The system is able to identify 40 facial features, regardless of angles and lighting, at an accuracy rate of 99.8 percent," reports People's Daily. "It can also scan faces and compare them with its database of criminal suspects at large at a speed of 3 billion times a second, indicating that all Chinese people can be compared in the system within only one second."
#face
چین سیستم بازشناسی چهره با نام #skynet را توسعه داده است که در هر ثانیه 3 میلیارد چهره را میتواند مقایسه کند!
[pic: https://bit.ly/2pQsrDE]
https://www.zerohedge.com/news/2018-03-27/china-deploys-skynet-facial-recognition-can-compare-3-billion-faces-second
این سیستم بازشناسی چهره در هر ثانیه میتواند تصویر فرد مشکوک را با دیتابیسی هم اندازه تمام جمعیت چین مقایسه کند!
چین با به کار گیری این سیستم در دو سال اخیر 2000 مجرم را که توسط سیستم بازشناسی و تطبیق چهره شناسایی شد دستگیر کرده است.
"The system is able to identify 40 facial features, regardless of angles and lighting, at an accuracy rate of 99.8 percent," reports People's Daily. "It can also scan faces and compare them with its database of criminal suspects at large at a speed of 3 billion times a second, indicating that all Chinese people can be compared in the system within only one second."
#face
#تازه ها
دیشب در یک میتینگ علمی با عنوان توسعه ها جدید تنسور فلو (فریم فرک برای یادگیری عمیق ) بودم که در آن میتینگ توسعه دهندگان تنسور فلو جدیدترین کارهایشان را توضیح می دادند. برخودم لازم دانستم که قسمت از آن را که عکس گرفته بودم در اینجا با شما به اشتراک بگذارم این میتینگ به مدت هفت ساعت بود اگه دیدید اطلاعات مفید داشته از یوتیوب دانلود کنید و تماشا کنید
جهت دانلود به آدرس زیر مراجعه فرمایید
https://youtu.be/gplTc2F5Wvk
به صورت تکه تکه هم گذاشتن.
دیشب در یک میتینگ علمی با عنوان توسعه ها جدید تنسور فلو (فریم فرک برای یادگیری عمیق ) بودم که در آن میتینگ توسعه دهندگان تنسور فلو جدیدترین کارهایشان را توضیح می دادند. برخودم لازم دانستم که قسمت از آن را که عکس گرفته بودم در اینجا با شما به اشتراک بگذارم این میتینگ به مدت هفت ساعت بود اگه دیدید اطلاعات مفید داشته از یوتیوب دانلود کنید و تماشا کنید
جهت دانلود به آدرس زیر مراجعه فرمایید
https://youtu.be/gplTc2F5Wvk
به صورت تکه تکه هم گذاشتن.
YouTube
TensorFlow Dev Summit 2018 - Livestream
TensorFlow Dev Summit 2018 All Sessions playlist → https://goo.gl/Lsaq1R Live from Mountain View, CA! Join the TensorFlow team as they host the second annual...