جوجل يعرف أن الأحلام هي الشبكة العصبية

أنشئت الشبكة العصبية الاصطناعية جوجل لمحاكاة الدماغ البشري. هذا الأسلوب يسمح للاعتراف وتحليل الصور المختلفة. مرة واحدة المطورين ظهرت مسألة مثيرة للاهتمام: ماذا سيحدث إذا كان الروبوت قادرا على الحلم؟ لم هذا سؤال غريب لا تنشأ من العدم. وهو جزء من مشروع لإنشاء الصور حلم عميق.

"ديب حلم"

وضع المطورين قبل غرض محدد البرمجيات. ومع ذلك، لم يكن هذا هو الغرض من إعادة بناء الأحلام. وطلب الخبراء العصبي تغيير صورة الشبكة على أساس الصورة الأصلية من خلال فرض عليه بعض الطبقات الأخرى. كما اتضح، والبرنامج سهل للتعلم. وهكذا، تمكن البرنامج لتحسين نماذج محددة وظيفة الكشف.

تدريب

لتحسين وظيفة الشبكات العصبية الاصطناعية، لقد مرت المطورين من خلال الكمبيوتر أكثر من مليون الصور. وكان عمل شاق وتستغرق وقتا طويلا، لأنه بعد كل من الصور المهندسين المقترحة جعل السيارة للتأكيد على الصورة الموجودة في الكائن. تتكون الشبكة العصبية الهائل من طبقات متعددة، وتفسير أكثر دقة من البحث يعتمد على مستوى أو الحالة. على سبيل المثال، للكشف عن الأجسام الفردية يتوافق مع طبقة الانتاج.

صور ذات جودة الهلوسة

بعد زيادة وظائف الاعتراف أشياء محددة في صورة الشبكة العصبية تواجه مهمة أكثر صعوبة. وطلب من المهندسين لدفع نفسك لخلق صور لبعض الأشياء، وكان من بينها كلب، مفترق الطرق، ونجم البحر والموز وغيرها من البنود. وتأتي هذه الخطوة وقد بررت تماما نفسها. والسماح للأحلام الروبوت لها يمكن أن الهلوسة الجودة المحددة الصور تعترف العين البشرية.

والهدف النهائي للمشروع

وتتطلع جوجل لتحسين الشبكة العصبية إلى النقطة التي كان من الممكن للكشف عن تفاصيل غير موجودة على الصورة الشاملة. يمكننا ان نقول ان المهندسين كانوا قادرين على النظر في اللاوعي الذكاء الاصطناعي. حدث ذلك عندما بدأ المطورين لتحميل الصور في الطبقة العليا من الشبكة العصبية، واحد الذي تعلم على التعرف على الأشياء الفردية. لذلك، على سبيل المثال، معلمة محددة سلفا "شكل الكلب في السحب" التي أدخلت على محاكاة شبكة من الغيوم الكلب. وفي كل مرة قمت بتحميل النتيجة خرج أفضل وأفضل.

وهكذا، فإن "ديب حلم" أعطى الكمبيوتر القدرة على تعديل إعدادات الصورة. وسمح ذلك على التعرف على الأشياء، التي لا ترد في الصورة. والآن، عند طلب "السماء غائمة" شبكة يعطي غريبة غرابة الكلاب والقواقع.

استنتاج

الأساليب المستخدمة من قبل الباحثين خلال المشروع، مما يساعد على فهم وتصور كيف يمكن لشبكة العصبية قادرة على أداء المهام المعقدة لتصنيف الكائن. وقد أدى ذلك إلى تحسين بنية الشبكة ويسمح للسيطرة على مرحلة من مراحل عملية التعلم.