Google știe că visele sunt o rețea neuronală

Rețea neuronală artificială Google a creat pentru a simula creierul uman. Această tehnică permite să recunoască și să analizeze diferitele imagini. Odată ce dezvoltatorii au apărut întrebare interesantă: ce se va întâmpla în cazul în care robotul a fost capabil să viseze? O astfel de întrebare ciudată nu a apărut de nicăieri. Este o parte a proiectului pentru a crea imagini de vis adânc.

„Visul adânc“

Dezvoltatorii pus înainte de scopul specific de software. Cu toate acestea, acest lucru nu a fost scopul de reconstrucție a viselor. Experții au solicitat o schimbare de imagine neuronale rețea pe baza imaginii originale, prin aplicarea alte câteva straturi. După cum sa dovedit, software-ul este ușor de învățat. Astfel, programul a fost capabil de a îmbunătăți modelele specificate funcția de detectare.

pregătire

Pentru a îmbunătăți funcția de rețele neuronale artificiale, dezvoltatorii au trecut prin calculator mai mult de un milion de imagini. A fost o muncă laborioasă și consumatoare de timp, deoarece după fiecare dintre cele propuse poze inginerii facut masina pentru a sublinia imaginea găsită pe obiect. rețele neuronale Sheer este format din mai multe straturi, și o interpretare mai exactă a căutării depinde de nivelul sau starea. De exemplu, pentru detectarea obiectelor individuale corespunde stratului de ieșire.

imagini de calitate halucinogen

După creșterea funcțiilor de recunoaștere a obiectelor specifice din imaginea rețelei neuronale confruntat cu un loc de muncă mai dificilă. Inginerii au fost rugați să vă conduce pentru a crea imagini ale unor obiecte, printre care au fost un câine, furculiță, stea de mare, banane și alte elemente. Măsura în sine a justificat pe deplin. Și să visele robotice au un halucinogen imagini de calitate definite pot recunoaște ochiul uman.

Scopul final al proiectului

Google este în căutarea de a îmbunătăți rețeaua neuronală la punctul în care a fost posibil pentru a detecta detaliile non-existente pe imaginea de ansamblu. Putem spune că inginerii au reușit să se uite în subconștient inteligenței artificiale. Sa întâmplat, atunci când dezvoltatorii au început să încarce imaginile în stratul superior al rețelei neuronale, cel care a învățat să recunoască obiecte individuale. Deci, de exemplu, un parametru predeterminat „o formă de câine în nori“ a făcut pentru a simula o rețea de nori de câine. Și de fiecare dată când încărcați rezultatul a ieșit mai bine și mai bine.

Astfel, „Visul adânc“ a dat computerul posibilitatea de a modifica setările de imagine. Și le-a permis să recunoască obiecte, care nu sunt conținute în imagine. Și acum, când solicitați „cer noros“ rețea oferă un mod surprinzător câini ciudat și melci.

concluzie

Metodele folosite de cercetători în timpul proiectului, ajutând să înțeleagă și să vizualizeze modul în care o rețea neuronală capabil să execute sarcini complexe, pentru clasificare de obiect. Acest lucru a condus la îmbunătățirea arhitecturii rețelei și a permis să controleze etapă a procesului de învățare.