Alam ng Google kung ano ang mga pangarap ng isang neural network

Artipisyal na neural network Ginawa ng Google na gayahin ang utak ng tao. Ang teknolohiyang ito ay nagpapahintulot sa iyo na makilala at pag-aralan ang iba't ibang mga larawan Isang araw ang mga nag-develop ay may isang tanong na tanong: kung ano ang mangyayari kung ang robot ay maaaring managinip? Ang nasabing isang kakaibang tanong ay hindi nagmula sa simula. Ito ay bahagi ng proyekto upang lumikha ng mga imahe Deep Dream.

"Deep Dream"

Ang mga developer ay naglagay ng isang tiyak na layunin bago ang software. Gayunpaman, ang layuning ito ay hindi ang muling paglikha ng mga pangarap. Itinanong ng mga eksperto ang neural network na baguhin ang imahe batay sa orihinal na larawan sa pamamagitan ng overlaying ng ilang iba pang mga layer sa ito. Bilang ito ay naka-out, ang software ay madaling matuto. Sa gayon, ang programa ay nakapagpabuti ng mga tiktik na pag-andar ng tinukoy na mga modelo.

Pagsasanay

Upang mapabuti ang mga pag-andar ng mga artipisyal na neural network, ang mga developer ay nakapasa ng higit sa isang milyong mga imahe sa pamamagitan ng computer. Ito ay isang napakaingat at labis na oras ng trabaho, pagkatapos ng lahat, pagkatapos ng bawat ipinanukalang larawan, pinilit ng mga inhinyero ang makina upang bigyang-diin ang bagay na kinikilala sa larawan. Ang neural network mismo ay binubuo ng ilang mga layer, at ang isang mas tumpak na interpretasyon ng paghahanap ay depende sa kanilang antas at katayuan. Halimbawa, ang isang layer ng output ay responsable para sa pagkilala ng mga indibidwal na bagay.

Ang kalidad ng larawan ng hallucinogenic

Matapos pagtaas ng pagkilala sa mga tukoy na bagay sa imahe ng neural network, ang mas kumplikadong gawain ay dapat gawin. Ibinigay ng mga inhinyero ang makina ang gawain upang lumikha ng mga larawan ng ilang mga bagay, kabilang ang isang aso, tinidor, isdang-bituin, saging at iba pang mga bagay. Ang hakbang na ito ay ganap na makatwiran mismo. At hayaan ang mga robot na pangarap magkaroon ng isang hallucinogenic kalidad, ang mata ng tao ay maaaring makilala ang mga ibinigay na mga imahe.

Ang tunay na layunin ng proyekto

Nais ng Google na mapabuti ang mga neural network sa isang estado kung saan posible na makilala ang mga di-umiiral na mga detalye sa isang karaniwang larawan. Maaari naming sabihin na ang mga inhinyero pinamamahalaang upang tumingin sa subconscious ng artificial intelligence. Nangyari ito nang nagsimula ang mga developer na mag-upload ng mga larawan sa tuktok na layer ng neural network, na natutunan upang makilala ang mga indibidwal na bagay. Kaya, halimbawa, ang ibinigay na parameter na "outline ng aso sa mga ulap" ang ginawa ng modelo ng network mula sa mga ulap ng aso. At sa bawat kasunod na pag-download ang resulta ay naging mas mahusay at mas mahusay.

Sa gayon, ang "Deep Dream" ang nagbigay sa computer ng kakayahang malaya na baguhin ang mga parameter ng imahe. At ito ay nagpahintulot sa amin na kilalanin ang mga bagay na wala sa larawan. At ngayon, sa kahilingan ng "maulap na kalangitan" ang network ay gumagawa ng nakakagulat na kakaiba na mga aso at mga snail.

Konklusyon

Ang mga pamamaraan na ginagamit ng mga siyentipiko sa panahon ng pagpapatupad ng proyekto, makakatulong upang maunawaan at maisalarawan kung paano ang mga neural network ay makagagawa ng mga kumplikadong gawain para sa pag-uuri ng mga bagay. Ito ang humantong sa pagpapabuti ng arkitektura ng network at pinahintulutang kontrolin ang mga hakbang ng proseso ng pag-aaral.