Google ведае, што сабой уяўляюць мары нейронавай сеткі

Штучныя нейронавыя сеткі Google створаны для імітацыі чалавечага мозгу. Гэтая тэхналогія дазваляе распазнаваць і аналізаваць розныя малюнкі. Аднойчы ў распрацоўшчыкаў паўстаў цікаўны пытанне: што было б, калі б робат змог марыць? Такі дзіўны пытанне не паўстаў на пустым месцы. Ён з'яўляецца часткай праекта па стварэнні малюнкаў Deep Dream.

«Глыбокая мара»

Распрацоўшчыкі ставілі перад праграмным забеспячэннем пэўную мэту. Аднак гэтай мэтай не было аднаўленне сноў. Спецыялісты запытвалі ў нейронавай сеткі змена малюнка на аснове зыходнай фатаграфіі шляхам накладання на яе некалькіх іншых слаёў. Як высветлілася, праграмнае забеспячэнне лёгка паддаецца навучанню. Такім чынам, праграма змагла палепшыць функцыі выяўлення зададзеных мадэляў.

трэніроўка

Каб палепшыць функцыі штучных нейронных сетак, распрацоўшчыкі прапусцілі праз кампутар больш аднаго мільёна малюнкаў. Гэта была карпатлівая і працаёмкая праца, бо пасля кожнага прапанаванага здымка інжынеры прымушалі машыну падкрэсліваць даведацца на малюнку аб'ект. Сама нейронавая сетка складаецца з некалькіх слаёў, а больш дакладная інтэрпрэтацыя пошуку залежыць ад іх ўзроўню і статусу. Напрыклад, за распазнаванне асобных аб'ектаў адказвае выхадны пласт.

Галюцынагенныя якасць карцінкі

Пасля павышэння функцый распазнання канкрэтных аб'ектаў на малюнку нейронавай сеткі мелася быць больш складаная праца. Інжынеры далі машыне заданне самастойна стварыць вобразы пэўных аб'ектаў, сярод якіх былі сабака, відэлец, марская зорка, банан і іншыя прадметы. Гэты крок цалкам апраўдаў сябе. І хай мары робата маюць галюцынагенныя якасць, зададзеныя вобразы можа распазнаць чалавечае вока.

Канчатковая мэта праекта

Кампанія Google хоча палепшыць нейронавыя сеткі да стану, калі можна было б распазнаваць неіснуючыя дэталі на агульнай малюнку. Можна сказаць, што інжынерам атрымалася зазірнуць у падсвядомасць штучнага інтэлекту. Гэта адбылося, калі распрацоўшчыкі пачалі загружаць вобразы ў верхні пласт нейронавай сеткі, той, які навучыўся распазнаваць асобныя аб'екты. Так, да прыкладу, зададзены параметр «абрысы сабакі ў аблоках» прымушаў сетку мадэляваць з аблокаў сабакі. І пры кожнай наступнай загрузцы вынік выходзіў ўсё лепш і лепш.

Такім чынам, «Глыбокая мара» дала кампутара магчымасць самастойна змяняць параметры малюнка. А гэта дазволіла распазнаваць аб'екты, якія не ўтрымліваюцца на здымку. І зараз, калі выконваецца запыт «хмарнае неба» сетка выдае дзіўна дзіўных сабак і слімакоў.

заключэнне

Метады, якімі карысталіся навукоўцы падчас ажыццяўлення праекта, дапамагаюць зразумець і візуалізаваць, як нейронавыя сеткі здольныя выконваць складаныя задачы па класіфікацыі аб'ектаў. Гэта прывяло да паляпшэння сеткавай архітэктуры і дазволіла кантраляваць прыступкі навучальнага працэсу.