Новости    Библиотека    Байки    Ссылки    О сайте


27.06.2012

Нейронная сеть Google распознала котов

Специалисты из Google создали крупнейшую нейронную сеть. После серии экспериментов сеть заинтересовалась котами. Результаты ученые изложили в публикации (pdf), приуроченной к 29-й конференции по машинному обучению в Эдинбурге.

Скриншот с сайта YouTube
Скриншот с сайта YouTube

Существующие в настоящее время алгоритмы машинного обучения основаны на анализе огромного количества экспериментальных данных. Например, чтобы натренировать систему на визуальное распознание мотоциклов на фото, необходимо "скормить" ей множество фотографий, обозначенных как "мотоциклы". Такие системы используются для распознавания устной речи, анализа изображений, проверки сообщений на спам.

Вместе с тем, предварительная сортировка данных (расстановка обозначений) является достаточно сложной задачей. Google предложил альтернативу, которая получила название "самообучающееся обучение" (self-taught learning). Суть его состоит в том, что в систему загружается неотсортированная информация, которую системе предлагается разобрать по принципу "похожести" (при работе такой системы операторам нужно будет наблюдать за промежуточными результатами разбора, а не начальными данными). Например, если в машину загрузить фотографии мотоциклов и не мотоциклов, то рано или поздно она научится различать первые и вторые.

Трудность заключается в том, что в основу работы системы положены так называемые нейронные сети - математические модели, симулирующие процессы в реальном головном мозге. Практическая реализация таких сетей является весьма сложной задачей - в некотором смысле существующая архитектура компьютеров для этого плохо приспособлена, поэтому их реализации очень затратны с вычислительной точки зрения.

В новой работе ученые из Google запустили такую систему на 16 тысячах процессоров. В результате они смоделировали систему с примерно миллиардом взаимосвязей между отдельными процессами (нейронами). Для сравнения, до этого в экспериментах по машинному обучению применялись только сети с 1-10 миллионами связей. В качестве материала для работы полученная сеть использовала видеоролики с YouTube. Как следствие, спустя некоторое количество времени, система научилась отличать видео с котами от остальных. По словам ученых, им также удалось улучшить качество распознавания информации в системе.


Источники:

  1. Lenta.Ru






Ричард Столлман опубликовал рекомендации по ведению дискуссий в сообществе GNU

Калифорнийский законопроект делает скрытое использование ботов нелегальным

Как подготовиться к собеседованию в Google и не пройти его. Дважды

Рейтинг языков программирования 2018 года от издания IEEE Spectrum

Как анализ больших данных применяется в России

Нейросеть поставила диагноз быстрее 15 лучших китайских врачей

Американские ученые создали самый мощный суперкомпьютер в мире

Выпущен открытый сервер навыков 0Mind для упрощения разработки ИИ

Создатель Всемирной паутины выступил против Facebook и Google

В Китае построят суперкомпьютер, способный выполнять квинтиллион вычислений в секунду

Использование нейронной сети для восстановления повреждённых изображений

В Китае робот сдал тест для поступления в университет

Россия будет защищена от внешнего отключения Рунета к 2021 году

О конференции Strata AI: будущее искусственного интеллекта

Китайский самообучающийся процессор сможет имитировать работу нервных клеток человека

Илон Маск работает над интерфейсом для подключения мозга к компьютеру

Загадка QWERTY: почему буквы на клавиатуре расположены не в алфавитном порядке

Нейронную сеть научили практически идеально копировать человеческий голос





© Злыгостев Алексей Сергеевич, подборка материалов, оцифровка, статьи, оформление, разработка ПО 2001-2018
При копировании материалов проекта обязательно ставить активную ссылку на страницу источник:
http://informaticslib.ru/ "InformaticsLib.ru: Информатика"