На плечах гигантов, на спинах электронов
Картины, «написанные» нейронными сетями
В блоге Google опубликован рассказ группы исследователей (в их числе российский разработчик Александр Мордвинцев) о том, как искусственные нейронные сети научили писать свои картины. Для этого использовались нейросети, предназначенные для распознавания изображений: получив фотографию или рисунок, они выясняют, какие именно объекты на ней изображены.
Такие нейросети состоят из 10–30 связанных слоев, которые работают последовательно: получив картинку, они анализируют ее и «сообщают» результаты анализа следующему слою. Например, 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.
Чтобы получать «картины», исследователи заставляют работать нейронные сети задом наперед: они показывают сети случайный шум и просят «улучшить» его таким образом, чтобы на выходе получилась определенная интерпретация. Например, если попросить нейросеть «найти» в шуме банан, муравья или морскую звезду, та действительно подкорректирует изображение, чтобы в нем проявились узнаваемые черты.
Читать полностью: meduza.io
В статье ссылка на галерею. Там картин много. Некоторые прекрасны, а некоторые даже пугающие.
Но вообще, очень впечатляет!
В блоге Google опубликован рассказ группы исследователей (в их числе российский разработчик Александр Мордвинцев) о том, как искусственные нейронные сети научили писать свои картины. Для этого использовались нейросети, предназначенные для распознавания изображений: получив фотографию или рисунок, они выясняют, какие именно объекты на ней изображены.
Такие нейросети состоят из 10–30 связанных слоев, которые работают последовательно: получив картинку, они анализируют ее и «сообщают» результаты анализа следующему слою. Например, 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.
Чтобы получать «картины», исследователи заставляют работать нейронные сети задом наперед: они показывают сети случайный шум и просят «улучшить» его таким образом, чтобы на выходе получилась определенная интерпретация. Например, если попросить нейросеть «найти» в шуме банан, муравья или морскую звезду, та действительно подкорректирует изображение, чтобы в нем проявились узнаваемые черты.
Читать полностью: meduza.io
В статье ссылка на галерею. Там картин много. Некоторые прекрасны, а некоторые даже пугающие.
Но вообще, очень впечатляет!
-
-
21.06.2015 в 22:55...
-
-
21.06.2015 в 23:00Ну, насчет "научились" — это понятно... Но мне кажется, это фантастически. Они ведь "понимают", какие структуры осмысленны, а какие нет. И рисуют некую "действительность".
-
-
21.06.2015 в 23:10Они ведь "понимают", какие структуры осмысленны, - ну, посмотрев на облака... и что они туда понатыкали, я как-то разочаровался ...
-
-
21.06.2015 в 23:45Какой Вы требовательный )))
А мне очень нравится.
Небо на Кандинского похоже, опять же.
читать дальше
-
-
22.06.2015 в 05:46-
-
23.06.2015 в 22:31-
-
23.06.2015 в 22:34Вам спасибо за отклик )