Google biết rằng giấc mơ là một mạng lưới thần kinh

mạng nơron nhân tạo Google tạo ra để mô phỏng bộ não của con người. Kỹ thuật này cho phép nhận biết và phân tích những hình ảnh khác nhau. Khi các nhà phát triển đã nổi lên câu hỏi thú vị: những gì sẽ xảy ra nếu các robot đã có thể mơ ước? một câu hỏi kỳ lạ như vậy không phát sinh ra khỏi hư không. Nó là một phần của dự án để tạo ra những hình ảnh sâu Dream.

"Sâu Dream"

Các nhà phát triển đặt trước mục đích phần mềm cụ thể. Tuy nhiên, đây không phải là mục đích của tái thiết của những giấc mơ. Các chuyên gia đã yêu cầu thần kinh thay đổi hình ảnh mạng trên cơ sở của hình ảnh ban đầu bằng cách áp đặt vào nó một vài lớp khác. Khi nó bật ra, phần mềm này rất dễ dàng để tìm hiểu. Do đó, chương trình đã có thể cải thiện chức năng phát hiện mô hình cụ thể.

đào tạo

Để cải thiện các chức năng của mạng nơ-ron nhân tạo, nhà phát triển đã đi qua máy tính nhiều hơn một triệu hình ảnh. Đó là một công việc mất thời gian và tốn nhiều thời gian, bởi vì sau mỗi lần của các kỹ sư hình ảnh được đề nghị đưa ra xe để nhấn mạnh hình ảnh tìm thấy trên các đối tượng. mạng nơron Sheer gồm nhiều lớp, và một giải thích chính xác hơn về việc tìm kiếm phụ thuộc vào mức độ hoặc trạng thái. Ví dụ, đối với việc phát hiện các đối tượng cá nhân tương ứng với lớp đầu ra.

hình ảnh chất lượng gây ảo giác

Sau khi tăng chức năng nhận dạng của các đối tượng cụ thể trong hình ảnh của mạng lưới thần kinh phải đối mặt với một công việc khó khăn hơn. Các kỹ sư được yêu cầu lái xe cho mình để tạo ra hình ảnh của các đối tượng nhất định, trong đó là một con chó, ngã ba, sao biển, chuối và các mặt hàng khác. Động thái này đã chứng minh hoàn toàn tự. Và để cho những giấc mơ con robot có một hình ảnh chất lượng được xác định gây ảo giác có thể nhận ra bằng mắt thường.

Mục tiêu cuối cùng của dự án

Google đang tìm cách để cải thiện mạng lưới thần kinh đến mức nó đã có thể phát hiện các chi tiết không tồn tại trên bức tranh toàn cảnh. Chúng tôi có thể nói rằng các kỹ sư đã có thể nhìn vào tiềm thức của trí tuệ nhân tạo. Nó đã xảy ra, khi các nhà phát triển bắt đầu tải các hình ảnh trong các lớp trên của mạng thần kinh, một trong đó đã học được cách nhận biết sự vật cá nhân. Vì vậy, ví dụ, một tham số được xác định trước "một hình dạng con chó trong những đám mây" thực hiện để mô phỏng một mạng lưới các đám mây chó. Và mỗi khi bạn tải kết quả xuất hiện ngày càng tốt hơn.

Như vậy, "Deep Giấc mơ" cho máy tính khả năng sửa đổi các thiết lập hình ảnh. Và nó đã cho phép nhận biết các đối tượng, mà không có trong các hình ảnh. Và bây giờ, khi bạn yêu cầu "bầu trời mây" mạng cho một con chó và ốc lạ đáng ngạc nhiên.

phần kết luận

Các phương pháp được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu trong dự án, giúp đỡ để hiểu và hình dung làm thế nào một mạng lưới thần kinh có khả năng thực hiện nhiệm vụ phức tạp để phân loại đối tượng. Điều này đã dẫn đến sự cải thiện của kiến trúc mạng và cho phép để kiểm soát giai đoạn của quá trình học tập.