dvanet (dvanet) wrote,
dvanet
dvanet

Categories:

О хливких шорьках, пыряющихся по наве, зелюках и нейронных сетях



Видали, какие зелюки хрюкотают на обычном подмосковном пейзаже? Как мюмзики в мове, не иначе.

Это побочный продукт работы искусственной нейронной сети, которую в Google используют для анализа и классификации громадного массива графических файлов, найденных поисковиком в интернете. Чтобы разобраться чуть более подробно, нужно сделать шаг в сторону…

2. Человеческий глаз, как бы не казался верхом совершенства, поставляет на вход крайне грубую и необработанную картинку. Острое и цветное зрение охватывает небольшой конус с углом около 15 градусов, окруженный размытыми и неразличимыми пятнами.


3. За превращение этого сырого полуфабриката в объемный, наполненный образами видимый мир, в котором мы живем, отвечает головной мозг. Первичная обработка оптических сигналов происходит уже в зрительном нерве, после чего информация попадает в мозг и «аналитические отделы» зрительных центров.

Зрительные центры не имеют четкой линейной иерархии и образуют ошеломляюще сложную распределенную сеть, сигналы по которой распространяются параллельно многими путями сразу.


4. Нейронные сети работают похожим образом, и могут включать в себя десятки слоев-перцептронов с множеством нейронов в каждом. Как и зрительные центры мозга, они организованы в сложную сеть взаимосвязей.


5. Человеческий мозг обучается распознаванию образов. Ребенок получает зрительный сигнал и совет от родителей – это лес, это елка, а это собака. В следующий раз, правильный ответ на вопрос – «Где собака?» - будет означать похвалу.

Нейронная сеть также должна обучаться – постоянно адаптироваться для того, чтобы узнавать тот или иной образ. Обрабатывая тысячи и тысячи снимков, нейронная сеть каждый раз вносит изменения в свою работу, пока не начнет стабильно получать правильный результат.

Самое забавное, что даже разработчики зачастую не знают, какие именно операции совершаются в процессе обработки. Известны лишь данные на входе и результат обработки на выходе.


6. Скорее всего, Deep Dream появился из чистого любопытства к тому, как именно работают нейронные сети, ведущие распознавание и классификацию изображений. Самый очевидный способ увидеть результаты работы каждого слоя-перцептрона — заставить его визуализировать эти результаты:


7. Короче! Закончу-ка я грузить вас технической информацией. Если есть желание проверить, что видит нейронная сеть корпорации добра в ваших восхитительных и талантливейших фотокарточках, то велком сюда. Все понятно, бесплатно и быстро:


P.S. Дружеский совет – не грузите туда порно. Не надо. Иначе к детским страхам вполне могут добавиться взрослые.
P.P.S. Самые крышесносные, мозговзрывающие и опасные для психики варианты показывайте в комментах, чтоль

Tags: интересности
Subscribe

Buy for 50 tokens
Buy promo for minimal price.
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 33 comments