Google sa che i sogni sono una rete neurale

rete neurale artificiale Google ha creato per simulare il cervello umano. Questa tecnica permette di riconoscere e analizzare le varie immagini. Una volta che gli sviluppatori sono emerse domanda interessante: cosa succederebbe se il robot è stato in grado di sognare? Tale domanda strana non si poneva fuori dal nulla. E 'parte del progetto per creare le immagini di sogno profondo.

"Deep Dream"

Gli sviluppatori messo davanti lo scopo specifico software. Tuttavia, questo non era lo scopo della ricostruzione di sogni. Gli esperti hanno chiesto neurale cambiamento dell'immagine di rete sulla base della foto originale imponendo su di esso un paio di altri livelli. Come si è scoperto, il software è facile da imparare. Così, il programma è stato in grado di migliorare i modelli specificati funzione di rilevamento.

formazione

Per migliorare la funzione delle reti neurali artificiali, gli sviluppatori sono passati attraverso il computer più di un milione di immagini. E 'stato un lavoro faticoso e richiede molto tempo, perché dopo ciascuna delle immagini proposte ingegneri reso la vettura per sottolineare l'immagine trovata sull'oggetto. rete neurale Sheer è costituito da più strati, e un'interpretazione più accurata della ricerca dipende dal livello o lo stato. Ad esempio, per il rilevamento di singoli oggetti corrisponde strato di output.

immagini di qualità allucinogene

Dopo l'aumento funzioni di riconoscimento di oggetti specifici a immagine della rete neurale affrontato un lavoro più difficile. Gli ingegneri sono stati invitati a guidare se stessi per creare immagini di alcuni oggetti, tra i quali un cane, forcella, stelle marine, banana e altri oggetti. La mossa si è pienamente giustificato. E lasciare che i sogni del robot hanno una qualità delle immagini definite allucinogene in grado di riconoscere l'occhio umano.

L'obiettivo finale del progetto

Google sta cercando di migliorare la rete neurale al punto in cui è stato possibile rilevare i dettagli inesistenti sul quadro complessivo. Possiamo dire che gli ingegneri sono stati in grado di guardare nel subconscio di intelligenza artificiale. E 'successo, quando gli sviluppatori hanno cominciato a caricare le immagini nello strato superiore della rete neurale, uno che ha imparato a riconoscere gli oggetti singoli. Così, per esempio, un parametro predeterminato "una forma di cane tra le nuvole" fatto per simulare una rete di nuvole cane. E ogni volta che si carica il risultato è venuto fuori meglio.

Così, il "Deep Dream" ha dato il computer la possibilità di modificare le impostazioni dell'immagine. E ha permesso di riconoscere gli oggetti, che non sono contenute nell'immagine. E ora, quando si richiede di rete "cielo nuvoloso" dà un sorprendentemente cani sconosciuti e lumache.

conclusione

I metodi utilizzati dai ricercatori nel corso del progetto, contribuendo a comprendere e visualizzare come una rete neurale in grado di eseguire compiti complessi per la classificazione degli oggetti. Ciò ha portato al miglioramento della architettura di rete e ha permesso di controllare fase del processo di apprendimento.