Google tudja, hogy az álmok a neurális hálózat

Mesterséges neurális hálózat a Google által létrehozott szimulálni az emberi agy. Ez a technika lehetővé teszi, hogy felismerje és elemezze a különböző képeket. Miután a fejlesztők merült érdekes kérdés: mi történne, ha a robot képes volt álom? Ilyen furcsa kérdés nem merült fel a semmiből. Ez is része a projektnek, hogy megteremtse a képek mély álom.

„Mély álom”

A fejlesztők elé a program konkrét célja. Azonban nem ez volt a célja a rekonstrukció az álmok. A szakértők által kért neurális hálózat arculatváltás alapján az eredeti kép másfelől azzal néhány más rétegek. Mint kiderült, a szoftver könnyen elsajátítható. Így a program képes volt javítani észlelési funkció meghatározott modellek.

edzés

Ahhoz, hogy javítják a neurális hálózatok, a fejlesztők áthaladt a számítógép több, mint egymillió képeket. Ez egy fáradságos és időigényes munka, mert miután minden egyes javasolt képeket mérnökök tette az autót, hogy hangsúlyozzák a képet talált az objektum. Sheer neurális hálózat áll, több rétegben, és pontosabb értelmezése a keresési szintjétől függ vagy állapotra. Például, a kimutatására az egyes tárgyak megfelel kimeneti réteg.

Hallucinogén minőségű képek

Miután egyre felismerés funkciók egyedi tárgyak a kép a neurális hálózat szembesült nehezebb feladat. Mérnökök arra kérték vezetni magad képek létrehozása bizonyos tárgyak, amelyek közül a kutya, villa, tengeri csillag, banán és egyéb tárgyak. Ez a lépés teljesen igazolta magát. És hagyja, hogy a robot álmok hallucinogén meghatározott minőségi képeket képes felismerni az emberi szem.

A végső cél a projekt

A Google arra törekszik, hogy javítsa a neurális hálózat az a pont, ahol lehetséges volt kimutatni a nem létező részleteket az összképet. Azt mondhatjuk, hogy a mérnökök képesek voltak, hogy vizsgálja meg a tudatalatti a mesterséges intelligencia. Ez történt, amikor a fejlesztők kezdte betölteni a képeket a felső réteget a neurális hálózat, amelyik megtanulta felismerni az egyes tárgyak. Így például, egy előre meghatározott paraméter „a kutya alakját a felhők” tett, hogy szimulálja a hálózat kutya felhők. És minden egyes alkalommal, amikor betölti az eredmény jött ki jobban és jobban.

Így a „Deep Dream” adta a számítógépet a képesség, hogy módosítsa a kép beállításait. És ez lehetővé tette, hogy ismerje tárgyak, amelyek nem szerepelnek a képen. És most, amikor az Ön által kért „felhős ég” hálózat ad egy meglepően furcsa kutyák és csigák.

következtetés

Az alkalmazott módszerek a kutatók által a projekt során, segít megérteni és elképzelni, hogy egy neurális hálózat képes összetett feladatokat az objektum osztályozás. Ez oda vezetett, hogy a javulás a hálózati architektúra és hagyjuk, hogy ellenőrizzék szakaszában a tanulási folyamatot.