home.social

#autoencoder — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #autoencoder, aggregated by home.social.

  1. ML и инфобез: три подхода для поиска аномалий во временных рядах

    Представьте себе инфраструктуру крупной компании, где хранятся миллионы файлов, и сотрудники не только постоянно взаимодействуют с ними, но и создают новые. В этом бесконечном потоке событий крайне сложно вручную заметить признаки надвигающейся угрозы: будь то инсайдер, копирующий данные, или вирус, массово шифрующий файлы. Использование машинного обучения — один из эффективных способов автоматизации поиска таких угроз. В этой статье мы рассмотрим, как одну и ту же задачу можно решать разными ML алгоритмами: Isolation Forest, Catboost, Autoncoder. В чём особенности, преимущества и ограничения каждого подхода?

    habr.com/ru/articles/1018204/

    #ML #anomaly_detection #isolation_forest #catboost #autoencoder

  2. Amazing paper:"Arousal as a universal embedding for spatiotemporal brain dynamics"🧠🐁 𒅒𒈔
    nature.com/articles/s41586-025 you can even find the #autoencoder based code: github.com/ryraut/arousal_dyna
    but dear #Brain people🧠,
    why do you find cool brain dynamics, state trajectories, embedding?

  3. ИИ в 3 фазы… снижение рисков, экономия времени и помощь человеку. Но ...— нужно дать пользу уже на первом шаге

    Я не делал «крутой ИИ». Я сделал систему, которая не давала людям уйти обратно к старым процессам. Первый этап — показал простоту. Второй — показал надёжность. Третий — показал интеллект. Именно поэтому этот проект стал основой для всей команды ИИ в компании. Потому что мы доказали: Не нужна большая команда. Не нужен большой бюджет. Нужно — понимание, как сделать так, чтобы каждый шаг приносил пользу. Если вы тоже работаете в корпорации, где «это невозможно», где «нет бюджета», где «это не наша задача» — начните с каркаса. Сделайте так, чтобы сегодня стало легче. И завтра — уже сами будут просить: «А теперь ты сможешь…?»

    habr.com/ru/articles/947494/

    #искусственный_интеллект #внедрение #разработка #data_science #deeplearning #autoencoder #cnn #cv

  4. 'The Effect of SGD Batch Size on Autoencoder Learning: Sparsity, Sharpness, and Feature Learning', by Nikhil Ghosh, Spencer Frei, Wooseok Ha, Bin Yu.

    jmlr.org/papers/v26/23-1022.ht

    #sgd #autoencoder #sparse

  5. 'The Effect of SGD Batch Size on Autoencoder Learning: Sparsity, Sharpness, and Feature Learning', by Nikhil Ghosh, Spencer Frei, Wooseok Ha, Bin Yu.

    jmlr.org/papers/v26/23-1022.ht

    #sgd #autoencoder #sparse

  6. 'The Effect of SGD Batch Size on Autoencoder Learning: Sparsity, Sharpness, and Feature Learning', by Nikhil Ghosh, Spencer Frei, Wooseok Ha, Bin Yu.

    jmlr.org/papers/v26/23-1022.ht

    #sgd #autoencoder #sparse

  7. 'The Effect of SGD Batch Size on Autoencoder Learning: Sparsity, Sharpness, and Feature Learning', by Nikhil Ghosh, Spencer Frei, Wooseok Ha, Bin Yu.

    jmlr.org/papers/v26/23-1022.ht

    #sgd #autoencoder #sparse

  8. 'The Effect of SGD Batch Size on Autoencoder Learning: Sparsity, Sharpness, and Feature Learning', by Nikhil Ghosh, Spencer Frei, Wooseok Ha, Bin Yu.

    jmlr.org/papers/v26/23-1022.ht

    #sgd #autoencoder #sparse

  9. UEBA в кибербезе: как профилирование поведения пользователей на основе Autoencoder помогает выявлять угрозы и аномалии

    В современном мире количество атак растёт пропорционально количеству внедрений новых технологий, особенно когда технологии ещё недостаточно изучены. В последнее время атаки становятся всё более разнообразными, а методы их реализации — всё более изощрёнными. Дополнительные проблемы несут и методы искусственного интеллекта, которыми вооружаются специалисты RedTeam. В руках опытного специалиста эти инструменты становятся реальной угрозой безопасности потенциальных целей. Большинство средств информационной безопасности основаны на корреляционных или статистических методах, которые в современных реалиях часто оказываются неэффективными. Что же тогда остаётся специалистам BlueTeam?

    habr.com/ru/companies/gaz-is/a

    #газинформсервис #информационная_безопасность #ueba #поведенческая_аналитика #lstm #autoencoder #falco

  10. UEBA в кибербезе: как профилирование поведения пользователей на основе Autoencoder помогает выявлять угрозы и аномалии

    В современном мире количество атак растёт пропорционально количеству внедрений новых технологий, особенно когда технологии ещё недостаточно изучены. В последнее время атаки становятся всё более разнообразными, а методы их реализации — всё более изощрёнными. Дополнительные проблемы несут и методы искусственного интеллекта, которыми вооружаются специалисты RedTeam. В руках опытного специалиста эти инструменты становятся реальной угрозой безопасности потенциальных целей. Большинство средств информационной безопасности основаны на корреляционных или статистических методах, которые в современных реалиях часто оказываются неэффективными. Что же тогда остаётся специалистам BlueTeam?

    habr.com/ru/companies/gaz-is/a

    #газинформсервис #информационная_безопасность #ueba #поведенческая_аналитика #lstm #autoencoder #falco

  11. UEBA в кибербезе: как профилирование поведения пользователей на основе Autoencoder помогает выявлять угрозы и аномалии

    В современном мире количество атак растёт пропорционально количеству внедрений новых технологий, особенно когда технологии ещё недостаточно изучены. В последнее время атаки становятся всё более разнообразными, а методы их реализации — всё более изощрёнными. Дополнительные проблемы несут и методы искусственного интеллекта, которыми вооружаются специалисты RedTeam. В руках опытного специалиста эти инструменты становятся реальной угрозой безопасности потенциальных целей. Большинство средств информационной безопасности основаны на корреляционных или статистических методах, которые в современных реалиях часто оказываются неэффективными. Что же тогда остаётся специалистам BlueTeam?

    habr.com/ru/companies/gaz-is/a

    #газинформсервис #информационная_безопасность #ueba #поведенческая_аналитика #lstm #autoencoder #falco

  12. UEBA в кибербезе: как профилирование поведения пользователей на основе Autoencoder помогает выявлять угрозы и аномалии

    В современном мире количество атак растёт пропорционально количеству внедрений новых технологий, особенно когда технологии ещё недостаточно изучены. В последнее время атаки становятся всё более разнообразными, а методы их реализации — всё более изощрёнными. Дополнительные проблемы несут и методы искусственного интеллекта, которыми вооружаются специалисты RedTeam. В руках опытного специалиста эти инструменты становятся реальной угрозой безопасности потенциальных целей. Большинство средств информационной безопасности основаны на корреляционных или статистических методах, которые в современных реалиях часто оказываются неэффективными. Что же тогда остаётся специалистам BlueTeam?

    habr.com/ru/companies/gaz-is/a

    #газинформсервис #информационная_безопасность #ueba #поведенческая_аналитика #lstm #autoencoder #falco

  13. Автоэнкодеры простыми словами

    Автоэнкодеры являются базовой техникой машинного обучения и искусственного интеллекта, на основе которой строятся более сложные модели, например, в диффузионных моделях, таких как Stable Diffusion. Что же такое автоэнкодер?

    habr.com/ru/companies/raft/art

    #autoencoder #автоэнкодер #машинное+обучение

  14. 'Representation Learning via Manifold Flattening and Reconstruction', by Michael Psenka, Druv Pai, Vishal Raman, Shankar Sastry, Yi Ma.

    jmlr.org/papers/v25/23-0615.ht

    #flatnet #autoencoder #manifold

  15. Compression of Structured Data with Autoencoders: Provable Benefit of Nonlinearities and Depth
    Kevin Kögler, Alexander Shevchenko, Hamed Hassani, Marco Mondelli

    abs: arxiv.org/abs/2402.05013
    pdf: arxiv.org/pdf/2402.05013.pdf

    #arXiv #ComputerVision #Autoencoder

  16. "Diffusion language models" blog post by @sedielem - lots of illuminating details, e.g. the connection between diffusion noise levels and scale (frequency) of features benanne.github.io/2023/01/09/d #AI #deeplearning #diffusion #autoencoder

  17. 'Cauchy–Schwarz Regularized Autoencoder', by Linh Tran, Maja Pantic, Marc Peter Deisenroth.

    jmlr.org/papers/v23/21-0681.ht

    #autoencoders #autoencoder #generative

  18. "Unsupervised segmentation of biomedical hyperspectral image data: tackling high dimensionality with convolutional autoencoders"
    Biomedical Optics Express Vol. 13, Issue 12, pp. 6373-6388 (2022)
    doi.org/10.1364/BOE.476233
    #autoencoder #deeplearning #ml #openaccess

  19. Wrote a short overview of autoencoders and how they compare to diffusers, especially the denoising variants.

    #autoencoder #diffusion

    eugeneyan.com/writing/autoenco

  20. machinic orderings flowing from unconditional generation, a model trained on 3+ hours of my music for strings, using RAVE (Real-time Audio Variational autoEncoder) released by the IRCAM and running in the nn~ externals in Max/MSP

    I can sometimes catch a glimpse of a musical gesture i created, but mostly it’s a surprising and fertile stream of endless (algorithmic) melody

    youtube.com/watch?v=S1gEQy4XFe

    #machinelearning #RAVE #autoencoder #aimusic #python #maxmsp #composer #gavcloud

  21. heise+ | Autoencoder: Mit neuronalen Netzen Auffälligkeiten erkennen

    Autoencoder können Anomalien in Bildern, Zeitreihen, Audiodateien und Tabellen aufdecken. Nach etwas Training erweisen sie sich als gutes Handwerkszeug.
    Autoencoder: Mit neuronalen Netzen Auffälligkeiten erkennen