Obsah
Služba Google Labs uverejnila veľmi zaujímavý blog týkajúci sa používania neurónových sietí, ktoré boli vyškolené na rozpoznávanie objektov namiesto toho, aby namalovali iné objekty.
Trénujeme umelú neurónovú sieť tým, že jej ukážeme milióny tréningových príkladov a postupne upravujeme parametre siete, až kým nedáme klasifikácie, ktoré chceme. Sieť sa typicky skladá z 10 až 30 vrstiev umelých neurónov. Každý obraz je privádzaný do vstupnej vrstvy, ktorá potom prechádza do ďalšej vrstvy, až kým sa nedosiahne vrstva „výstupu“. „Odpoveď“ siete pochádza z tejto konečnej výstupnej vrstvy.
Nazývajú to "inceptionism" a výsledky sú viac než trochu bizarné. Nasledujúce snímky ukazujú výsledky rôznych neurónových sietí "maľovanie" vec, na ktorú boli vyškolení, aj keď zdroj je nesúvisiace, alebo dokonca náhodné, dáta. Základná mechanika je dosť zložitá, ale predstavte si, že vidíte, ako neurónová sieť „vidí“ svet.
ĎalšieSkyarrow
Je to veľmi jednoduché, ale sieť bola požiadaná, aby našla každú šípku.
rytier
Vzhľadom na obraz rytiera táto neurónová sieť nájde to, čo bolo trénované na celom mieste: zvieratá habadej!
Zvieratá na vidieku
Vyzerá to ako krajina, ale je vyrobená z šialeného radu zvierat a voľne žijúcich živočíchov.
Dog Scream
Kultúrny kúsok Edwarda Muncha prichádza k psom. Oči všade sú viac ako trochu znepokojujúce.