"Google" žino, kad svajonės yra neuroninis tinklas

Dirbtinis neuroninis tinklas "Google" sukūrė imituoti žmogaus smegenis. Šis metodas leidžia atpažinti ir analizuoti įvairius vaizdus. Kai kūrėjai atsirado įdomus klausimas: kas nutiktų, jei robotas galėjo svajoti? neiškilo tokia keista klausimas iš niekur. Tai yra dalis projekto sukurti vaizdus Deep svajonė.

"Giliai sapnas"

Kūrėjai įdėti prieš programinės įrangos konkrečiam tikslui. Tačiau tai buvo ne rekonstrukcijos svajonių tikslas. Ekspertai prašėte neuroninio tinklo vaizdo kaitą dėl Originalaus paveikslėlio pagrindu skiriant jai keletą kitų sluoksnių. Kaip paaiškėjo, programa yra lengva išmokti. Taigi, programa galėjo pagerinti aptikimo funkciją, nurodytą modelius.

mokymas

Pagerinti dirbtinių neuroninių tinklų funkciją, kūrėjai išlaikė per kompiuterio daugiau nei vienas milijonas vaizdų. Tai buvo sunkus ir daug laiko atimantis darbas, nes po kiekvieno iš siūlomų nuotraukomis inžinieriai padarė automobilį pabrėžti vaizdas rastą objektą. Vien neuroninis tinklas susideda iš kelių sluoksnių, ir tikslesnis interpretacija paieškoje priklauso nuo lygio ar statusą. Pavyzdžiui, už atskirų aptikimui atitinka išvesties sluoksnį.

Haliucinogeninių kokybės nuotraukos

Po didėja atpažinimo funkcijos konkrečių objektų iš neuroninio tinklo įvaizdžio susiduria sunkiau darbą. Inžinieriai klausė vairuoti save sukurti vaizdus tam tikrų objektų, tarp kurių buvo šuo, šakutė, jūrų žvaigždė, bananų ir kitų daiktų. Perėjimas visiškai pasiteisino. Ir tegul robotas svajonės turėti Haliucinogeniniu kokybės apibrėžta vaizdai gali pripažinti, kad žmogaus akis.

Galutinis projekto tikslas

"Google" ieško pagerinti neuroniškuosius iki taško, kur ji buvo galima aptikti neegzistuojančiais detales į bendrą vaizdą. Galime sakyti, kad inžinieriai galėjo pažvelgti į dirbtinio intelekto pasąmonę. Tai atsitiko, kai kūrėjai pradėjo įkelti vaizdus į viršutinio sluoksnio neuronų tinklas, vienas, kad išmoko atpažinti individualius objektus. Taigi, pavyzdžiui, iš anksto nustatytas parametras "šuns formos į debesis" pagaminti, kad būtų imituotos šunų debesų tinklą. Ir kiekvieną kartą, kai paleidžiate rezultatas išėjo geriau ir geriau.

Taigi, "Gilus sapnas" davė į kompiuterį galimybę keisti vaizdo parametrus. Ir tai leido atpažinti objektus, kurie neminimi paveikslėlyje. Ir dabar, kai jūs prašote "Debesuota dangus" tinklas suteikia stebėtinai keistų šunys ir sraiges.

išvada

Naudojami pagal projekto metu mokslininkai metodai, padedantys suprasti ir įsivaizduoti, kaip neuroninis tinklas gali atlikti sudėtingas užduotis dėl objekto klasifikavimo. Tai lėmė tinklo architektūros tobulinimo ir leido kontroliuoti etapą mokymosi procesą.