Google sabe que los sueños son una red neuronal

Google red neuronal artificial creado para simular el cerebro humano. Esta técnica permite reconocer y analizar las diferentes imágenes. Una vez que los desarrolladores han surgido interesante pregunta: ¿qué pasaría si el robot era capaz de soñar? Tal pregunta extraña no surgió de la nada. Es parte del proyecto para crear las imágenes del sueño profundo.

"Sueño profundo"

Los desarrolladores puso antes de que el propósito específico de software. Sin embargo, este no fue el propósito de la reconstrucción de los sueños. Los expertos han solicitado neuronal cambio de imagen de la red sobre la base de la imagen original mediante la imposición de un par de otras capas. Al final resultó que, el software es fácil de aprender. Así, el programa fue capaz de mejorar modelos especificados de función de detección.

formación

Para mejorar la función de las redes neuronales artificiales, los desarrolladores han pasado a través de la computadora más de un millón de imágenes. Fue un trabajo laborioso y requiere mucho tiempo, porque después de cada una de las imágenes ingenieros propuestos hecho el coche para enfatizar la imagen que se encuentra en el objeto. Sheer red neuronal se compone de varias capas, y una interpretación más precisa de la búsqueda depende del nivel o estado. Por ejemplo, para la detección de objetos individuales corresponde capa de salida.

imágenes de calidad alucinógenas

Después de aumentar las funciones de reconocimiento de objetos específicos de la imagen de la red neuronal enfrentado a un trabajo más difícil. Se pidió a los ingenieros de conducir usted mismo para crear imágenes de ciertos objetos, entre los que se encontraban un perro, tenedor, estrellas de mar, plátano y otros artículos. La medida ha justificado plenamente en sí. Y dejar que los sueños de robot tienen una calidad definida imágenes alucinógenas pueden reconocer el ojo humano.

El objetivo final del proyecto

Google está buscando mejorar la red neuronal hasta el punto en que era posible detectar detalles que no existen en el panorama general. Podemos decir que los ingenieros fueron capaces de mirar en el subconsciente de la inteligencia artificial. Ocurrió, cuando los desarrolladores comenzaron a cargar las imágenes en la capa superior de la red neuronal, que ha aprendido a reconocer los objetos individuales. Así, por ejemplo, un parámetro predeterminado "una forma de perro en las nubes" hecha para simular una red de nubes perro. Y cada vez que se carga el resultado salió mejor y mejor.

Por lo tanto, el "Sueño profundo" le dio al equipo la capacidad de modificar la configuración de imagen. Y ha permitido reconocer objetos, que no esté incluido en la imagen. Y ahora, cuando se solicita "cielo nublado" red da un sorprendentemente extraños perros y caracoles.

conclusión

Los métodos utilizados por los investigadores durante el proyecto, lo que ayuda a comprender y visualizar cómo una red neuronal capaz de realizar tareas complejas para la clasificación de objetos. Esto ha llevado a la mejora de la arquitectura de red y permite controlar las etapas del proceso de aprendizaje.