Они могут показаться странными, но все это часть плана Google по решению огромной проблемы машинного обучения: распознаванию объектов на изображениях.
Когда Google попросил свою нейронную сеть помечтать, машина начала генерировать довольно дикие изображения. Они могут показаться странными, но все это часть плана Google по решению огромной проблемы машинного обучения: распознавание объектов на изображениях..
Чтобы было ясно, инженеры-программисты Google не просили компьютер мечтать, но они попросили его нейронную сеть изменить изображения на основе оригинальной фотографии, которую они вложили в нее, применяя слои. Все это было частью их программы Deep Dream.
Цель состояла в том, чтобы лучше находить закономерности, с которыми компьютеры не слишком сильны. Итак, инженеры начали с того, что «обучили» нейронную сеть распознавать определенные объекты, предоставив ей 1,2 миллиона изображений с классификациями объектов, понятными компьютеру.
Эти классификации позволили искусственному интеллекту Google научиться определять различные качества определенных объектов на изображении, таких как собака и вилка. Но инженеры Google хотели сделать еще один шаг вперед, и именно здесь в дело вступает Deep Dream, что позволило нейронной сети добавлять эти галлюциногенные свойства изображений
Google хотел улучшить обнаружение своей нейронной сети до такой степени, чтобы она могла выделять другие объекты на изображении, которые могут не содержать этот объект (представьте, что вы видите очертания собаки на изображении). облака). Deep Dream дал компьютеру возможность изменять правила и параметры изображений, что, в свою очередь, позволило ИИ Google распознавать объекты, которые не обязательно содержались на изображениях. Таким образом, изображение может содержать изображение ступни, но, изучив несколько пикселей этого изображения, оно могло увидеть очертания чего-то похожего на собачий нос.
Итак, когда исследователи начали спрашивать свою нейронную сеть о том, какие еще объекты они могут увидеть на изображении горы, дерева или растения, она придумала следующие интерпретации:
«Представленные здесь методики помогают нам понять и визуализировать, как нейронные сети способны выполнять сложные задачи классификации, улучшить архитектуру сети и проверить, чему сеть научилась во время обучения», - инженеры-программисты Александр Мордвинцев и Кристофер Ола и стажер Майк Тика написали в посте о Deep Dream. «Это также заставляет нас задаться вопросом, могут ли нейронные сети стать инструментом для художников - новым способом смешивания визуальных концепций - или, возможно, даже пролить немного света на корни творческого процесса в целом.”
Просто ради развлечения Google открыл этот инструмент для широкой публики, и вы можете создавать свои собственные рисунки Deep Dream здесь: deepdreamgenerator.com