Исследовательская работа

Долгое время интеллект человека превосходил искусственный во многом за счет того, что первый мог решать сложные задачи в сложных условиях. Однако современное машинное обучение дошло до той стадии развития, когда нейронные сети стали разрабатывать модели, сопоставимые по своей работе с человеческим мозгом.

Одна из самых распространенных и наиболее успешных моделей — сверточная нейронная сеть (convolutional neural network, CNN), которая по своей работе напоминает структуру зрительной системы. При этом спайковая система (spiking neural network, SNN) в последнее время показывает более точные результаты — это доказывают и участившиеся исследования модели, и количество новейших разработок в этом направлении.

Наша команда CSIRA Vision занимается разработкой SNN и интегрированием их в архитектуры других нейронных сетей для повышения производительности и точности работы нейросети. На этой странице вы можете ознакомиться с нашими проектами и тем, как спайковые сети применяются на практике.
Проекты CSIRA Vision
На своем примере рассказываем, как можно использовать спайковые сети
Распознавание лиц
Наша команда занимается обучением импульсных нейронных сетей, чтобы те лучше распознавали лица различных людей.

Кроме того, мы исследуем их преимущества и недостатки по сравнению со сверточными сетями.
Tensorflow + SNN
Как правило, нейросети для распознавания изображения используют только графические данные.

Комбинирование архитектуры с фреймворком Tensorflow может повысить точность классификации в прикладных задачах распознавания объектов за счет использования дополнительных параметров — веса, плотности предмета и прочей информации, полученной при помощи сенсоров.
Компьютерное зрение для дронов
Спайковые нейронные сети требуют совсем немного энергии и способны работать автономно, что делает их наиболее привлекательными для использования в дронах.
Остались вопросы?
Напишите сразу в WhatsApp!
Публичный demo сайт в разработке
Запросите персональную презентацию
E-mail:
Имя:
Телефон:
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Made on
Tilda