ИноСМИ - Все, что достойно перевода

Как иностранные СМИ изображают Россию.
Мы переводим. Вы делаете выбор

Фото

логотип InoСМИИноСМИ, Россия

Рисунки нейронных сетей

45243

Инженеры Google поделились удивительными изображениями. Картинки, состоящие из множества разноцветных мелких деталей и напоминающие где-то полотна Ван Гога, где-то – описания мистических видений, были получены с помощью метода, который ученые окрестили «инцепционизмом». Это визуализация работы 22-слойной нейросети, которая лежит в основе системы распознавания изображений Inception.

Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google
Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
© Google нейронные сети
Инженеры Google Александр Мордвинцев, Крисофер Ола и Майк Тика поделились в блоге Google Research удивительными изображениями. Картинки, состоящие из множества разноцветных мелких деталей и напоминающие где-то полотна Ван Гога, где-то – описания мистических видений, были получены с помощью метода, который ученые окрестили «инцепционизмом». Это визуализация работы 22-слойной нейросети, которая лежит в основе системы распознавания изображений Inception.
Нейросети, с помощью которых распознаются изображения, состоят из 10-30 связанных слоев. В процессе их работы изображение «угадывается» постепенно: сначала распознаются общие формы, границы и углы, затем система определяет предмет на основании собранных особенностей и затем делает вывод об объекте, который может состоять их таких деталей. Например, нейросеть «видит» округлые объекты зеленого цвета, они напоминает ей листья, скопление листьев говорит о том, что на фотографии изображено дерево.
Эксперимент же заключался в том, чтобы перевернуть работу нейросети «с ног на голову» и заставить ее находить изображения в абстракциях и белом шуме.
Нейронные сети обучаются на большом количестве примеров. Например, чтобы знать, что представляет собой то же самое дерево, системе нужно скормить несколько тысяч разных изображений деревьев. Только увидев дерево в тысячах разных варианотов, она сможет понять, что это такое и научится выделять особенности, присущие именно деревьям.
В эксперименте инженеры показали нейросети изображения, близкие к белому шуму, и предложили найти в них различные объекты. Иногда нейросеть просили найти что-то определенное, иногда давали свободу творчества. Здесь, например, систему попросили нарисовать банан, и в некоторых скоплениях точек нейросеть увидела сходства с бананом.
В любой картинке система будет усиливать хорошо знакомые ей черты. Нейросеть, которую тренировали на распознавание животных, будет всюду видеть черты глаза и мордочки, а натренированная, к примеру, на восточную архитектуру, преобразует абстракции в пагоды и храмы.
То, какое у системы получится изображение, зависит от выбранного для распознавания слоя. Базовые слои найдут только общие формы и простые геометрические фигуры (как на фотографии с антилопами выше), зато более высокие увидят на любой фотографии сложные объекы. Вот что, например, нейросеть увидела на фотографии облаков.
Примеры преобразования изображений системой: линия горизонта превращается в башни и пагоды, деревья – в здания, листья – в птиц и насекомых.
В горном пейзаже система увидела архитектурный ансамбль.
Различные орнаменты, увиденные системой.
Система ищет знакомые черты в картине Жоржа Сёра.
С помощью нескольких итераций инженерам удалось получить сложные абстрактные картины с множеством деталей. В этом случае нейронной сети несколько раз отдавали картинку, нарисованную ей самой. В основе мог быть тот же белый шум.
Рисунок, полученный с помощью нескольких итераций.
Рисунок, полученный с помощью нескольких итераций.
Рисунок, полученный с помощью нескольких итераций.
Рисунок, полученный с помощью нескольких итераций.
Рисунок, полученный с помощью нескольких итераций.
Рисунок, полученный с помощью нескольких итераций.
Нейрофизиологи отмечают, что система распознавания образов мозгом устроена схожим образом.
Присоединяйтесь к нам в Facebook и будьте в курсе важнейших событий дня.
test
Всего комментариев:Комментариев:4
Правила комментированияОбсуждение
  • Комментарий

Все комментарии

  • Сергей
    Она способна организовать свои нейроны таким образом, чтобы реализовать восприятие образа. И всё таки Махабхарата говорит о другом... на мой взгляд.А на реализацию восприятия нейроны неспособны. На это способен лишь разум, или интеллект, или душа, а что он, или она такое? Сие науке неведомо.Поговаривают- подход не тот.
  • N 99
    Нейросети., какое чванливое название! Даже ОДИН сложный нейрон с кучей своих синапсов это уже целый компьютер, работу которого ещё не поняли.
    Раскрыть всю ветку (2 сообщений в ветке)
  • Another1
    Интересно у тебя хоть какое-нибудь образование есть? Такую ерунду нести, это надо талант иметь.
  • N 99
    По сравнению с тобой я просто фермер, содержащий свинью. По теме есть что хрюкнуть?
Показать новые комментарии (0)

    Рисунки нейронных сетей

    Инженеры Google Александр Мордвинцев, Крисофер Ола и Майк Тика поделились в блоге Google Research удивительными изображениями. Картинки, состоящие из множества разноцветных мелких деталей и напоминающие где-то полотна Ван Гога, где-то – описания мистических видений, были получены с помощью метода, который ученые окрестили «инцепционизмом». Это визуализация работы 22-слойной нейросети, которая лежит в основе системы распознавания изображений Inception.
    Нейросети, с помощью которых распознаются изображения, состоят из 10-30 связанных слоев. В процессе их работы изображение «угадывается» постепенно: сначала распознаются общие формы, границы и углы, затем система определяет предмет на основании собранных особенностей и затем делает вывод об объекте, который может состоять их таких деталей. Например, нейросеть «видит» округлые объекты зеленого цвета, они напоминает ей листья, скопление листьев говорит о том, что на фотографии изображено дерево.
    Эксперимент же заключался в том, чтобы перевернуть работу нейросети «с ног на голову» и заставить ее находить изображения в абстракциях и белом шуме.
    Нейронные сети обучаются на большом количестве примеров. Например, чтобы знать, что представляет собой то же самое дерево, системе нужно скормить несколько тысяч разных изображений деревьев. Только увидев дерево в тысячах разных варианотов, она сможет понять, что это такое и научится выделять особенности, присущие именно деревьям.
    В эксперименте инженеры показали нейросети изображения, близкие к белому шуму, и предложили найти в них различные объекты. Иногда нейросеть просили найти что-то определенное, иногда давали свободу творчества. Здесь, например, систему попросили нарисовать банан, и в некоторых скоплениях точек нейросеть увидела сходства с бананом.
    В любой картинке система будет усиливать хорошо знакомые ей черты. Нейросеть, которую тренировали на распознавание животных, будет всюду видеть черты глаза и мордочки, а натренированная, к примеру, на восточную архитектуру, преобразует абстракции в пагоды и храмы.
    То, какое у системы получится изображение, зависит от выбранного для распознавания слоя. Базовые слои найдут только общие формы и простые геометрические фигуры (как на фотографии с антилопами выше), зато более высокие увидят на любой фотографии сложные объекы. Вот что, например, нейросеть увидела на фотографии облаков.
    Примеры преобразования изображений системой: линия горизонта превращается в башни и пагоды, деревья – в здания, листья – в птиц и насекомых.
    В горном пейзаже система увидела архитектурный ансамбль.
    Различные орнаменты, увиденные системой.
    Система ищет знакомые черты в картине Жоржа Сёра.
    С помощью нескольких итераций инженерам удалось получить сложные абстрактные картины с множеством деталей. В этом случае нейронной сети несколько раз отдавали картинку, нарисованную ей самой. В основе мог быть тот же белый шум.
    Рисунок, полученный с помощью нескольких итераций.
    Рисунок, полученный с помощью нескольких итераций.
    Рисунок, полученный с помощью нескольких итераций.
    Рисунок, полученный с помощью нескольких итераций.
    Рисунок, полученный с помощью нескольких итераций.
    Рисунок, полученный с помощью нескольких итераций.
    Нейрофизиологи отмечают, что система распознавания образов мозгом устроена схожим образом.
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google
    Изображение, сделанное методом «инцепционизма»
    © Google нейронные сети