Гоогле зна да снови су неуронске мреже

Вештачке неуронске мреже Гоогле направио да симулира људски мозак. Ова техника омогућава да препозна и анализира различите слике. Када програмери су се појавили интересантно питање: шта ће се догодити ако робот је у стању да сањају? Такво чудно питање није настао ниоткуда. То је део пројекта стварања слике Дееп Дреам.

"Дубоко Сан"

Програмери пут пред софтвера посебну сврху. Међутим, то није био циљ реконструкције снова. Стручњаци су тражили неуронске мреже промену слике на основу оригиналне слике наметањем о томе још неколико слојева. Испоставило се да, софтвер је лако научити. Стога, програм је био у стању да побољша функцију детекције наведене моделе.

обука

Да би се побољшала функцију вештачке неуронске мреже, програмери су прошли кроз компјутер више од милион слика. То је био тежак и дуготрајан посао, јер након сваког од предложених сликама инжењера направио ауто да нагласи слику нашао на објекту. Сама неуронска мрежа се састоји од више слојева, и прецизнија интерпретација у потрази зависи од нивоа или статуса. На пример, за детекцију појединих објеката одговара излазном слоју.

Халлуциногениц квалитет слике

Након повећања функције препознавања одређених објеката у слици неуронске мреже суочавају са више тежак посао. Инжењери су се питали да се вози за стварање слике појединих објеката, међу којима су били пас, виљушка, морска звезда, банана и друге предмете. Овај потез је у потпуности се оправдано. И нека робот снови имају халуциногене квалитета дефинисана слике могу препознати људско око.

Крајњи циљ пројекта

Гоогле жели да побољша неуронске мреже до тачке у којој је било могуће детектовати непостојећих детаље на укупну слику. Можемо рећи да су инжењери били у могућности да гледају у подсвест вештачке интелигенције. То се догодило, када програмери су почели да учита слике у горњем слоју неуронске мреже, онај који је научио да препозна индивидуалне објекте. Тако, на пример, предодређен параметар "мења облик пса у облацима" је да симулира мрежу паса облака. И сваки пут када убаците резултат је испало боље и боље.

Дакле, "Дубоко Сан" дао компјутер могућност да измени подешавања слике. И то је дозвољено да се препозна објекте, које нису садржане у слици. И сада, када сте тражили "облачно небо" мрежа даје изненађујуће чудне псе и пужеве.

закључак

Методе које се користе од стране истраживача у току пројекта, помаже да разумеју и визуализацију како неуронске мреже способан да обавља сложене задатке за објекат класификацију. Ово је довело до побољшања мрежне архитектуре и дозвољено да контролише фазу процеса учења.