Vsebina
Google Labs je objavil zelo zanimiv blog o uporabi nevronskih mrež, ki so bile usposobljene za prepoznavanje predmetov, namesto da bi slikale druge predmete.
Uvajamo umetno nevronsko mrežo tako, da ji prikažemo milijone primerov usposabljanja in postopno prilagajamo parametre omrežja, dokler ne dobimo želenih klasifikacij. Mreža je običajno sestavljena iz 10-30 zloženih plasti umetnih nevronov. Vsaka slika se vnaša v vhodni sloj, ki se nato pogovarja z naslednjo plastjo, dokler se ne doseže »izhodna« plast. „Odgovor“ omrežja izhaja iz tega končnega izhodnega sloja.
To imenujejo "začetniško" in rezultati so več kot bizarni. Naslednji diapozitivi prikazujejo rezultate različnih nevronskih mrež, ki jih "slikajo", na kar so bili usposobljeni, čeprav je vir nepovezan ali celo naključen. Temeljne mehanike so precej zapletene, vendar si predstavljate, da vidite, kako nevronska mreža "vidi" svet.
NaslednjiSkyarrow
To je precej preprosto, vendar je bilo od mreže zahtevano, da najde vsako puščico.
Vitez
Glede na sliko viteza, ta nevronska mreža najde tisto, kar je bilo trenirano po vsem mestu: živali v izobilju!
Podeželje živali
Izgleda kot pokrajina, vendar je narejena iz norega množice živali in divjih živali.
Dog Scream
Kultni primer Edwarda Muncha gre psom. Oči po vsem mestu so več kot malo vznemirljive.