Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 На видео 32-летний Янн Лекун демонстрирует первую в мире сверточную нейронную сеть (CNN) для распознавания текста в 1993 году .

📅 Когда появились традиционные методы обработки изображений:

Традиционные (или классические) методы начали развиваться с 1960-х годов, а активно применяться — с 1970–1980-х, задолго до появления современных нейросетей.

✔️ К таким методам относятся:

- Фильтрация изображений (Гаусс, Собель, Лаплас и др.)

- Детектирование границ (Canny, Prewitt)

- Морфологическая обработка (эрозия, дилатация)

- Бинаризация, сегментация, пороговая фильтрация

- Шумоподавление, выделение контуров

📍 К 1990-м эти техники уже активно использовались в промышленности, медицине, военной технике и OCR (распознавании текста), например в факсах и сканерах. Именно в этом контексте и появлялись первые попытки заменить часть ручной обработки нейросетями, как сделал Лекун с CNN.

Всем продуктивного дня ☀️

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/neural/10007
Create:
Last Update:

🔥 На видео 32-летний Янн Лекун демонстрирует первую в мире сверточную нейронную сеть (CNN) для распознавания текста в 1993 году .

📅 Когда появились традиционные методы обработки изображений:

Традиционные (или классические) методы начали развиваться с 1960-х годов, а активно применяться — с 1970–1980-х, задолго до появления современных нейросетей.

✔️ К таким методам относятся:

- Фильтрация изображений (Гаусс, Собель, Лаплас и др.)

- Детектирование границ (Canny, Prewitt)

- Морфологическая обработка (эрозия, дилатация)

- Бинаризация, сегментация, пороговая фильтрация

- Шумоподавление, выделение контуров

📍 К 1990-м эти техники уже активно использовались в промышленности, медицине, военной технике и OCR (распознавании текста), например в факсах и сканерах. Именно в этом контексте и появлялись первые попытки заменить часть ручной обработки нейросетями, как сделал Лекун с CNN.

Всем продуктивного дня ☀️

@ai_machinelearning_big_data

BY Neural Networks | Нейронные сети


Share with your friend now:
tg-me.com/neural/10007

View MORE
Open in Telegram


Neural Networks | Нейронные сети Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement

The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.

Telegram today rolling out an update which brings with it several new features.The update also adds interactive emoji. When you send one of the select animated emoji in chat, you can now tap on it to initiate a full screen animation. The update also adds interactive emoji. When you send one of the select animated emoji in chat, you can now tap on it to initiate a full screen animation. This is then visible to you or anyone else who's also present in chat at the moment. The animations are also accompanied by vibrations. This is then visible to you or anyone else who's also present in chat at the moment. The animations are also accompanied by vibrations.

Neural Networks | Нейронные сети from id


Telegram Neural Networks | Нейронные сети
FROM USA