Иску́сственная нейро́нная се́ть

Нейронные сети
Презентацию подготовил Песоцкий Артём.
10 «В» класс, МБОУ Гимназия №25.
Искусственные нейронные сети
•
Иску́сственная нейро́нная се́ть (ИНС) — математическая модель, а
также её программное или аппаратное воплощение, построенная по
принципу организации и функционирования биологических нейронных
сетей — сетейнервных клеток живого организма. Это понятие возникло
при изучении процессов, протекающих в мозге, и при
попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были
нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса[1]. После разработки
алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в
практических целях: в задачах прогнозирования, дляраспознавания
образов, в задачах управления и др.
Устройство сети
•
ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих
между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие
процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с
процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый
процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он
периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает
другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно
большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые
процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.
Использование
Нейронные сети начали активно использоваться крупными
корпорациями. Не так давно корпорация Google продемонстрировала
психоделические изображения, созданные ИИ DeepDream на основе
реальных фотографий. Вот несколько примеров:
Присмотревшись, можно разглядеть портрет
известного всему Интернету пса.
Из черно-белого – в цветное
•
Из последних достижений в разработке и программировании нейронных
сетей можно выделить алгоритм по превращению черно-белых
изображений в цветные.
•
По результатам работы в рамках проекта опубликована статья Colorful
Image Colorization (PDF). Далеко не все «окрашенные» снимки можно
назвать удачными, но некоторые — просто идеальны. Алгоритм системы,
разработанной исследователями, работает с рядом обычных правил
(например, небо — голубое, трава — зеленая и т.п.), плюс эти алгоритмы
прорабатывают множество схожих фото, чтобы получить информацию о
точном цвете нужных объектов.
Нейронная сеть – конкурент
сюрреалиста
•
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.
Спасибо за внимание!
•
В презентации использовались материалы сайтов:
•
Wikipedia.org
•
Geektimes.ru
•
googleresearch.blogspot.ru