Дамян Дамянов
Разпознаването на изображения е трудна работа. За Google това означава разработване на изкуствена невронна мрежа, която е софтуер, способен да се учи, пише CNET. Софтуерът е базиран на струкурата на биологичните мозъци и се обучава чрез “показване” на милиони изображения. Той постоянно се адаптира, докато започне да разпознава кучета или печки, например. Информацията се филтрира от един към друг невронен пласт докато достигне до последния слой и произведе отговор.
На крачка от невронната мрежа, която може да разпознава избражения е мрежата, която е в състояние да ги генерира. Оказва се, че мрежа, генерираща изображения може да бъде изключително полезна. “Обучаваме мрежи просто като им показваме много примери за това, което искаме да научат, надявайки се, че те извличат най-важното (вилицата има дръжка и между два и четири зъба) и се научават да пренебрегват това, което няма значение (вилицата може да има различни форма, размер, цвят или посока)”, се посочва в публикация на софтуерните инженери от изследователското звено на Google. “Как обаче да проверим дали мрежата е научила правилните характеристики? Може да ни помогне визуализацията на вилица на самата мрежа”. Така, ако невронната мрежа генерира изображение, което съдържа грешки, екипът може да коригира параметрите.
Особено забавни резултати се получават, когато на невронната мрежа се даде задача да открие подизображения в по-голямо изображение. Мрежата намира образи, които човешкото око не вижда. Ако облак прилича на птица, невронната мрежа ще засили тази прилика. Софтуерът е обучаван най-вече с изображения на животни, така че в картините, които изследователите са показали, програмата е различила най-вече кучета, риби, гущери и птици.
Източник: ФОКУС
