Google teab, et unistused on närvivõrgu

Tehisnärvivõrk Google loodud simuleerida inimese aju. See meetod võimaldab ära tunda ja analüüsida erinevaid pilte. Kui arendajad on tekkinud huvitav küsimus: mis juhtuks, kui robot suutis unistada? Selline imelik küsimus ei tekkinud eikuskilt. See on osa projektist luua pilte Deep Dream.

"Deep Dream"

Arendajad panna enne tarkvara konkreetne eesmärk. Kuid see ei olnud selleks rekonstrueerimise unistused. Eksperdid on taotlenud Närvivõrgus pilt muutus põhjal esialgne pilt pannes ta mõne muu kihid. Nagu selgus, tarkvara on lihtne õppida. Seega programm suutis parandada avastamise funktsioon määratud mudelid.

koolitus

Et parandada funktsiooni tehisnärvivõrgud, arendajad on läbi arvuti üle ühe miljoni pilte. See oli töömahukas ja aeganõudev töö, sest pärast iga kavandatava pilte insenerid teinud auto rõhutada pilt leitud objekti. Sheer Närvivõrgus koosneb mitmest kihist, ja täpsem tõlgendamine otsing oleneb või staatust. Näiteks avastamiseks üksikobjektide vastab väljundi kiht.

Hallutsinogeensete kvaliteediga pildid

Pärast enam tunnustatakse funktsioone konkreetsed objektid pilt Närvivõrgus silmitsi raskem tööd. Insenerid paluti sõita ise luua pilte teatud esemeid, mille hulgas olid koer, kahvel, meritäht, banaan ja muud esemed. Liikuda on ennast igati õigustanud. Ja las robot unistused on hallutsinogeensete kvaliteediga määratletud pilte saab tunnustada inimese silma.

Lõppeesmärk projekti

Google tahab parandada Närvivõrgus punktini, kus see oli võimalik tuvastada olematu üksikasjad üldpilti. Me ei saa öelda, et insenerid suutsid uurida alateadvuse tehisintellekti. See juhtus siis, kui arendajad hakkasid laadida pilte ülemine kiht närvivõrk, mis on tundma õppinud üksikobjektide. Niisiis, näiteks parameetriks "koer kuju pilvedes" tehtud, et simuleerida võrgustik koer pilved. Ja iga kord, kui koormus tulemus tuli välja paremaks.

Seega "Deep Dream" andis arvuti võime muuta pildi seadeid. Ja see on lubatud tuvastada objekte, mis ei kuulu pildil. Ja nüüd, kui te taotlete "pilvise taeva" võrgu annab üllatavalt imelik koerad ja teod.

järeldus

Nii meetodid, mida teadlased projekti käigus, mis aitab mõista ja visualiseerida, kuidas närvivõrgu võimeline täitma keerulisi ülesandeid objekti liigitus. See on viinud võrgustiku parandamisele arhitektuuri ja lubatud kontrollida etapi õppeprotsessi.