Sadržaj
Google Labs je objavio vrlo zanimljiv blog o korištenju neuronskih mreža koje su obučene da prepoznaju objekte umjesto da slikaju druge objekte.
Vježbamo umjetnu neuronsku mrežu tako što ćemo joj prikazati milijune primjeraka obuke i postupno prilagođavati parametre mreže dok ne dobije klasifikacije koje želimo. Mreža se obično sastoji od 10-30 složenih slojeva umjetnih neurona. Svaka slika se unosi u ulazni sloj, koji zatim razgovara sa sljedećim slojem, dok se na kraju ne dostigne "izlazni" sloj. "Odgovor" mreže dolazi iz ovog konačnog izlaznog sloja.
Oni to nazivaju "inceptionism" i rezultati su više nego malo bizarni. Sljedeći slajdovi prikazuju rezultate različitih živčanih mreža koje "slikaju" stvar na kojoj su bili obučeni, iako je izvor nepovezanih ili čak slučajnih podataka. Temeljna mehanika je prilično složena, ali zamislite da vidite kako neuralna mreža "vidi" svijet.
SljedećiSkyarrow
To je prilično jednostavno, ali od mreže se tražilo da pronađe svaku strelicu.
Vitez
S obzirom na sliku viteza, ova neuronska mreža pronalazi ono što je obučeno po cijelom mjestu: životinje u izobilju!
Životinjski krajolik
Ovo izgleda kao krajolik, ali je napravljeno od ludog niza životinja i divljih životinja.
Pas Scream
Kultno djelo Edwarda Muncha ide psima. Oči širom mjesta su više nego uznemirujuće.