Жіночі теревеньки - сайт для кожної жінки
1-02-2018, 15:10

Google знає, що собою представляють мрії нейронної мережі

Рекламний блок

Штучні нейронні мережі Google створені для імітації людського мозку. Ця технологія дозволяє розпізнавати та аналізувати різні зображення. Одного разу у розробників виникла цікавий питання: що було б, якщо б робот зміг мріяти? Такий дивний питання не виникло на порожньому місці. Він є частиною проекту зі створення зображень Deep Dream.Google

«Глибока мрія»

Розробники ставили перед програмним забезпеченням конкретну мету. Однак цією метою не було відтворення снів. Фахівці запитували у нейронної мережі зміна зображення на основі вихідної фотографії шляхом накладання на неї кількох інших верств. Як з'ясувалося, програмне забезпечення легко піддається навчанню. Таким чином, програма змогла поліпшити функції виявлення заданих моделей.Робот

Тренування

Щоб поліпшити функції штучних нейронних мереж, розробники пропустили через комп'ютер більше одного мільйона зображень. Це була кропітка і трудомістка робота, адже після кожного запропонованого знімка інженери змушували машину підкреслювати пізнаний на зображенні об'єкт. Сама нейронна мережа складається з декількох шарів, а більш точна інтерпретація пошуку залежить від їх рівня та статусу. Наприклад, за розпізнавання окремих об'єктів відповідає вихідний шар.

Галюциногенну якість картинки

Після підвищення функцій розпізнавання конкретних об'єктів на зображенні нейронної мережі було більш складна робота. Інженери дали машині завдання самостійно створити образи певних об'єктів, серед яких були собака, вилка, морська зірка, банан та інші предмети. Цей крок повністю виправдав себе. І нехай мрії робота мають галюциногенну якість, задані образи може розпізнати людське око.Мечта

Кінцева мета проекту

Компанія Google хоче поліпшити нейронні мережі до стану, коли можна було б розпізнавати неіснуючі деталі на загальній картинці. Можна сказати, що інженерам вдалося зазирнути в підсвідомість штучного інтелекту. Це сталося, коли розробники почали завантажувати образи у верхній шар нейронної мережі, той, який навчився розпізнавати окремі об'єкти. Так, наприклад, заданий параметр «обриси собаки в хмарах» змушував мережа моделювати з хмар пса. І при кожному наступному завантаженні результат виходив все краще і краще.

Таким чином, «Глибока мрія» дала комп'ютеру можливість самостійно змінювати параметри зображення. А це дозволило розпізнавати об'єкти, які не містяться на знімку. І тепер при запиті «хмарне небо» мережа видає дивно дивних собак і равликів.Google

Висновок

Методи, якими користувалися вчені під час здійснення проекту, допомагають зрозуміти і візуалізувати, як нейронні мережі здатні виконувати складні завдання щодо класифікації об'єктів. Це призвело до поліпшення мережевої архітектури і дозволило контролювати ступені навчального процесу.

Рекламний блок

Обов'язково для перегляду