Modul în care Google adânci vis Works

rețele neuronale nu stabilesc în mod automat despre datele de identificare. Ei au nevoie de fapt, un pic de antrenament -Ei trebuie să fie hrănite seturi de date pentru a utiliza ca puncte de referință. În caz contrar, ei ar trece doar orbește prin date, în imposibilitatea de a face nici un sens de ea.

Potrivit blog-ul oficial Google, procesul de instruire se bazează pe repetiție și de analiză. De exemplu, dacă doriți să antrenezi o ANN pentru a identifica o bicicletă, ai arăta multe milioane de biciclete. În plus, ai precizeze clar - în cod de computer, desigur. - Ce bicicleta arata ca, cu două roți, un scaun și ghidonul

Apoi, cercetatorii transforma rețeaua liber pentru a vedea ce rezultate se poate găsi . Nu va fi erori. Programul ar putea, de exemplu, a reveni o serie de imagini, inclusiv motociclete și mopede. În aceste cazuri, programatorii pot optimiza codul pentru a clarifica la computer care bicicletele nu includ motoare si sisteme de evacuare. Apoi au rula programul, nou și din nou, de reglaj fin software-ul până la revenirea rezultate satisfăcătoare.

Echipa de vis adânc dat seama că odată ce o rețea poate identifica anumite obiecte, ar putea, de asemenea, apoi recrea acele obiecte pe ei propriu. Deci, o rețea care știe bicicletele la vedere se pot reproduce apoi o imagine de biciclete, fără de intrare în continuare. Ideea este că rețeaua este generatoare de noi imagini creative datorită capacității sale de a clasifica și sorta imaginile.

Interesant, chiar și după cernerea prin milioane de imagini de biciclete, calculatoare încă fac greșeli critice la generarea propriile poze de biciclete . Acestea ar putea include mâini omenești parțiale pe ghidon sau picioarele de pe pedale. Acest lucru se întâmplă pentru că atât de multe dintre imaginile de testare include persoanele, de asemenea, și în cele din urmă computerul nu poate discerne în cazul în care părțile de biciclete sfârșit și poporul piese începe.

Aceste tipuri de greșeli se întâmple pentru numeroase motive, și chiar ingineri software nu inteleg pe deplin fiecare aspect al rețelelor neuronale care le a construi. Ci de a ști cum funcționează rețelele neuronale puteți începe să înțeleagă modul în care apar aceste defecte.

Neuronii artificiale în rețeaua operează în stive. Visul profundă poate folosi cat mai putine ca 10 sau cât mai multe 30. Fiecare strat preia pe diferite detalii ale unei imagini. Straturile initiale s-ar putea detecta