Новости Технологии 19.06.2015 в 17:27 comment

Инцепционизм: картины, «написанные» нейронными сетями

author avatar
https://itc.ua/wp-content/uploads/2022/04/vova-96x96.jpeg *** https://itc.ua/wp-content/uploads/2022/04/vova-96x96.jpeg *** https://itc.ua/wp-content/uploads/2022/04/vova-96x96.jpeg

Володимир Скрипін

Заместитель главного редактора, руководитель отдела новостей

Раздел Технологии выходит при поддержке Favbet Tech

BjEws95Vi9pmw4VqL-tLkg

На днях в исследовательском блоге Google появился весьма занимательный материал, посвященный искусственным нейронным сетям (ИНС), а точнее их возможности выступать в роли непревзойденных художников современности. В этой статье группа исследователей рассказывает о том, как можно научить ИНС, наделенные возможностью распознавания объектов и элементов изображения или фотографии, «писать» картины самостоятельно.

Данная «техника» рисования получила название «Инцепционизм». Сами нейросети состоят из 10–30 связанных слоев из искусственных нейронов, которые работают последовательно, тщательно анализируя и «разбирая» картинку. К примеру, первые слои могут искать на изображении края и углы, средние — интерпретировать наборы особенностей в отдельные объекты (например, двери или листья). Наконец, финальные слои объединяют все эти интерпретации воедино и делают выводы о том, что изображено на картинке — например, здание или дерево. Таким образом, последнее слово всегда за финальным слоем.

Отдельного внимания заслуживает применяемая исследователями методика – «развернуть» ИНС в обратном порядке и попросить «улучшить» исходное изображение со случайным шумом таким образом, чтобы вызвать определенную интерпретацию. К примеру, если попросить ИНС «найти» в шуме банан, муравья или морскую звезду, последняя действительно подкорректирует изображение, чтобы в нем проявились узнаваемые черты.

SnhbpF_H56a5BK_v1DOmyw
Шум превращается в бананы.

 

Цель этого процесса — понять, правильно ли нейросеть изображает те или иные объекты. Дело в том, что нейронные сети обучаются на большом количестве примеров. Можно показать им тысячу фотографий вилок, чтобы они научились отделять главное (ручка, четыре зубчика) от второстепенного (цвет, форма, положение). Впоследствии можно оценить насколько хорошо нейросеть усвоила тот или иной «урок», попросив нарисовать вилку. Например, с гантелей одна из таких сетей не справилась (по-видимому, на показанных ей фотографиях гантели были изображены вместе с держащими их руками).

HFgLcR54B3aBiaGt8mLL1Q
Шум превращается в неправильные гантели.

 

Можно также попросить нейросеть создать свою интерпретацию того или иного изображения/фотографии. Поскольку каждый слой обладает собственным «интеллектом», то каждая картинка, которая прогоняется через слои, уникальна по-своему.

Курс Розмовної англійської від Englishdom.
Після цього курсу ви зможете спілкуватись з іноземцями і цікаво розкажете про себе.
Приєднатися

Например, базовые слои, определяющие края и их положение на картинке, будут накладывать на изображение мазки или простые орнаменты.

e5NFPt3f2owFRPTfIxmZZQ

В то же время более продвинутые слои, которые ищут целые объекты, могут изменить исходное изображение до полной неузнаваемости. Все зависит от профильности той или иной нейросети. В конкретно этом случае, по всей видимости, ИНС проходила курс зоологии, поэтому и пыталась найти в облаках представителей царства животных. Что из этого получилось – вы можете увидеть собственным глазами.

mtwKy7k6rrbRrT7mglDN_A

Работает это, конечно, не только с облаками. Ниже другие примеры — как горы превращаются в башни, деревья — в здания, а листочки — в птиц.

mH_WWglaEXaZ6tmeW88P3Q

Чтобы добиться еще более впечатляющих результатов исследователи пошли еще дальше: они подавали нейронной сети картинку, затем полученный результат – и так по кругу, на каждом шаге увеличивая масштаб изображения. Разумеется, мы не эксперты в области искусствоведения, но некоторые результаты «творчества» роботов впечатляют не меньше, чем бессмертные шедевры мировой живописи. Больше иллюстрация можно посмотреть в альбоме «Inceptionism: Going deeper into Neural Networks».

Курс Розмовної англійської від Englishdom.
Після цього курсу ви зможете спілкуватись з іноземцями і цікаво розкажете про себе.
Приєднатися

Источник: meduza.io

Раздел Технологии выходит при поддержке Favbet Tech

Favbet Tech – это IT-компания со 100% украинской ДНК, которая создает совершенные сервисы для iGaming и Betting с использованием передовых технологий и предоставляет доступ к ним. Favbet Tech разрабатывает инновационное программное обеспечение через сложную многокомпонентную платформу, способную выдерживать огромные нагрузки и создавать уникальный опыт для игроков. IT-компания входит в группу компаний FAVBET.

Продолжается конкурс авторов ИТС. Напиши статью о развитии игр, гейминг и игровые девайсы и выигрывай профессиональный игровой руль Logitech G923 Racing Wheel, или одну из низкопрофильных игровых клавиатур Logitech G815 LIGHTSYNC RGB Mechanical Gaming Keyboard!


Loading comments...

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: