Saturs
Google Labs ir publicējis ļoti interesantu emuāru par neironu tīklu izmantošanu, kas tika apmācīti atpazīt objektus, bet nevis apgleznot citus objektus.
Mēs apmācām mākslīgo neironu tīklu, parādot miljoniem apmācību piemēru un pakāpeniski pielāgojot tīkla parametrus, līdz tiek sniegtas vēlamās klasifikācijas. Tīkls parasti sastāv no 10-30 mākslīgo neironu slāņiem. Katrs attēls tiek ievadīts ievades slānī, kas pēc tam runā ar nākamo slāni, līdz beidzot tiek sasniegts “izejas” slānis. Tīkla „atbilde” nāk no šī galīgā izejas slāņa.
Viņi to sauc par „sākotnējo praksi”, un rezultāti ir vairāk nekā nedaudz savādi. Nākamie slaidi parāda dažādu neironu tīklu "glezniecības" rezultātus, ko viņi apmācīja, lai gan avots nav saistīts vai pat nejauši. Pamatmehānika ir diezgan sarežģīta, bet iedomājieties, ka jūs redzat, kā neironu tīkls "redz" pasauli.
NākamaisSkyarrow
Tas ir diezgan vienkārši, bet tīkls tika lūgts atrast katru bultiņu.
bruņiņieks
Ņemot vērā bruņinieka priekšstatu, šis neironu tīkls atrod visu, kas tika apmācīts visā vietā: dzīvnieki bagāti!
Dzīvnieku lauki
Tas izskatās kā ainava, bet tas ir izgatavots no nenormāla dzīvnieku un savvaļas dzīvnieku klāsta.
Suņu kliedziens
Edvarda Muncha ikoniskais gabals dodas uz suņiem. Acis visā vietā ir vairāk nekā nedaudz satraucošas.