NộI Dung
Google Labs đã xuất bản một blog rất thú vị liên quan đến việc sử dụng các mạng thần kinh được đào tạo để nhận ra các vật thể thay vì vẽ các vật thể khác.
Chúng tôi đào tạo một mạng lưới thần kinh nhân tạo bằng cách hiển thị cho nó hàng triệu ví dụ đào tạo và dần dần điều chỉnh các tham số mạng cho đến khi nó đưa ra các phân loại mà chúng tôi muốn. Mạng thường bao gồm 10-30 lớp tế bào thần kinh nhân tạo xếp chồng lên nhau. Mỗi hình ảnh được đưa vào lớp đầu vào, sau đó nói chuyện với lớp tiếp theo, cho đến khi cuối cùng cũng đạt được lớp đầu ra. Câu trả lời của mạng Cameron trực tiếp đến từ lớp đầu ra cuối cùng này.
Họ gọi đây là "chủ nghĩa khởi đầu" và kết quả còn hơn cả một chút kỳ quái. Các slide sau đây cho thấy kết quả của các mạng thần kinh khác nhau "vẽ" thứ mà chúng được đào tạo mặc dù nguồn không liên quan, hoặc thậm chí là ngẫu nhiên, dữ liệu. Các cơ chế cơ bản là khá phức tạp, nhưng hãy tưởng tượng bạn đang thấy một mạng lưới thần kinh "nhìn" thế giới như thế nào.
Kế tiếpSkyarrow
Điều này khá đơn giản, nhưng mạng được yêu cầu tìm mọi mũi tên.
Hiệp sỹ
Đưa ra một hình ảnh của một hiệp sĩ, mạng lưới thần kinh này tìm thấy những gì nó được đào tạo ở khắp mọi nơi: động vật galore!
Động vật nông thôn
Đây trông giống như một phong cảnh, nhưng nó được tạo thành từ một loạt động vật và động vật hoang dã điên rồ.
Chó gào
Tác phẩm mang tính biểu tượng của Edward Munch dành cho những chú chó. Đôi mắt ở khắp mọi nơi có nhiều hơn một chút bất ổn.