Google sabe que os sonhos são uma rede neural

rede neural artificial Google criado para simular o cérebro humano. Esta técnica permite reconhecer e analisar as várias imagens. Uma vez que os desenvolvedores têm surgido questão interessante: o que aconteceria se o robô era capaz de sonhar? Tal pergunta estranha não surgiu do nada. É parte do projeto para criar as imagens Sonho profundo.

"Deep Dream"

Desenvolvedores colocar antes o propósito específico de software. No entanto, este não era o propósito de reconstrução dos sonhos. Especialistas pediram mudança de imagem da rede neural com base na imagem original ao aplicar-lhe algumas outras camadas. Como se viu, o software é fácil de aprender. Assim, o programa foi capaz de melhorar os modelos especificados função de detecção.

treinamento

Para melhorar a função de redes neurais artificiais, os desenvolvedores passaram pelo computador mais de um milhão de imagens. Foi um trabalho laborioso e demorado, porque depois de cada uma das imagens de engenheiros propostos fez o carro para enfatizar a imagem encontrada no objeto. rede neural pura consiste em múltiplas camadas, e uma interpretação mais acurada da pesquisa depende do nível ou status. Por exemplo, para a detecção de objectos individuais corresponde camada de saída.

fotos alucinógenas qualidade

Depois de aumentar funções de reconhecimento de objetos específicos na imagem da rede neural enfrentou um trabalho mais difícil. Engenheiros foram convidados a dirigir-se para criar imagens de certos objetos, entre os quais um cão, garfo, estrelas do mar, banana e outros itens. O movimento tem plenamente em si justificada. E deixar os sonhos robô temos imagens de um alucinógenas definido de qualidade pode reconhecer o olho humano.

O objetivo final do projeto

Google está olhando para melhorar a rede neural para o ponto onde foi possível detectar detalhes inexistentes no quadro geral. Podemos dizer que os engenheiros foram capazes de olhar para o subconsciente da inteligência artificial. E aconteceu que, quando os desenvolvedores começaram a carregar as imagens na camada superior da rede neural, que aprendeu a reconhecer objetos individuais. Assim, por exemplo, um parâmetro predeterminado "uma forma de cão nas nuvens" feito para simular uma rede de nuvens do cão. E cada vez que você carregar o resultado saiu melhor e melhor.

Assim, o "Deep Dream" deu o computador a capacidade de modificar as configurações de imagem. E isso tem permitido reconhecer objetos, que não estão contidos na imagem. E agora, quando você solicitar "céu nublado" rede dá uma cães surpreendentemente estranhas e caracóis.

conclusão

Os métodos usados pelos pesquisadores durante o projeto, ajudando a compreender e visualizar como uma rede neural capaz de realizar tarefas complexas para a classificação objeto. Isto levou à melhoria da arquitetura de rede e permitido controlar etapa do processo de aprendizagem.