Google zna da snovi su neuronske mreže

Neuronskih mreža Google stvoren za simulaciju ljudskog mozga. Ova tehnika omogućava da se prepoznaju i analiziraju različite slike. Nakon što programeri su se pojavili zanimljivo pitanje: što bi se dogodilo ako je robot bio u stanju da sanjaju? Takva čudno pitanje nije nastala niotkuda. To je dio projekta za stvaranje slike Deep san.

"Duboko san"

Programeri postavljaju pred određene svrhe softvera. Međutim, to nije bio cilj rekonstrukcije snova. Stručnjaci su zatražili neuronske promjenu mreže sliku na osnovu originalne slike nametanjem na njoj nekoliko drugih slojeva. Kako se ispostavilo, softver je jednostavan za naučiti. Dakle, program je bio u mogućnosti da se poboljša funkciju detekcije navedenim modelima.

obuka

Da bi se poboljšala funkcija umjetnih neuronskih mreža, programeri su prošli kroz računar više od milion slika. To je bio težak i dugotrajan posao, jer nakon svake od predloženih slika inženjeri napravili automobil naglasiti slika nalazi na objektu. Sheer neuronska mreža se sastoji od više slojeva, a preciznije tumačenje pretraživanje zavisi od nivoa ili statusa. Na primjer, za detekciju pojedinačnih objekata odgovara izlaznom sloju.

Halucinogene kvalitete slike

Nakon povećanja funkcija prepoznavanja specifičnih objekata u sliku neuronske mreže se suočila sa još težak posao. Inženjeri su zamoljeni da voze sebe da stvori slika određenih objekata, među kojima su bili pas, viljuška, morske zvijezde, banana i drugih predmeta. Ovaj potez je u potpunosti opravdao sebe. I neka robot snovi imaju halucinogena kvalitete definisane slike može prepoznati ljudskom oku.

Krajnji cilj projekta

Google je u potrazi za poboljšanje neuronsku mrežu na mjestu gdje je bilo moguće otkriti nepostojeće detalje o ukupnu sliku. Možemo reći da su inženjeri su mogli pogledati u podsvijest umjetne inteligencije. To se dogodilo, kada programeri su počeli da se učita slika u gornji sloj neuronske mreže, onaj koji je naučio da prepozna individualne objekte. Tako, na primjer, predodređeni parametar "psa oblik u oblacima" je za simulaciju mreže psa oblaka. I svaki put kada učitate rezultat izašli bolje i bolje.

Dakle, "Duboki san" dao kompjuter mogućnost mijenjati postavke slike. I to je omogućilo da prepoznaju objekte, koji nisu sadržani u sliku. I sada, kada se traži "oblačnom" mreže daje iznenađujuće čudno pasa i puževi.

zaključak

Metode koje se koriste su istraživači tokom projekta, pomažući da razumiju i vizualizirati kako se neuronske mreže sposoban za obavljanje složenih zadataka za klasifikaciju objekata. To je dovelo do poboljšanja mrežne arhitekture i dozvoljeno da kontrolišu fazi procesa učenja.