Conţinut
Google Labs a publicat un blog foarte interesant în ceea ce privește utilizarea rețelelor neuronale care au fost instruite să recunoască obiectele pentru a picta alte obiecte.
Instruim o rețea neurală artificială, arătându-i milioane de exemple de instruire și ajustând treptat parametrii rețelei până când dă clasificările pe care le dorim. Rețeaua constă în mod obișnuit din 10-30 straturi de neuroni artificiali. Fiecare imagine este introdusă în stratul de intrare, care apoi vorbește cu stratul următor, până la atingerea eventual a stratului "ieșire". "Răspunsul" rețelei vine de la acest strat final de ieșire.
Ei numesc acest "inceptionism", iar rezultatele sunt mai mult decât puțin bizare. Următoarele diapozitive prezintă rezultatele diferitelor rețele neuronale "pictura" la care au fost instruiți, chiar dacă sursa nu are nicio legătură sau chiar date aleatorii. Mecanica de bază este destul de complexă, dar imaginați-vă că vedeți cum o rețea neuronală "vede" lumea.
Următor →Skyarrow
Acest lucru este destul de simplu, dar rețeaua a fost rugată să găsească fiecare săgeată.
Cavaler
Având o imagine a unui cavaler, această rețea neuronală găsește ceea ce a fost antrenat în toate locurile: animalele sunt pline de bucurie!
Animale domestice
Acesta arata ca un peisaj, dar este alcatuit dintr-o gaura nebuna de animale si faunei salbatice.
Dog Scream
Edward Munch este o piesă icoană care se adresează câinilor. Ochii peste tot sunt mai mult decât puțin tulburi.