Лента новостей

17:24
В России возрождаются аэропланы
17:22
Украина выплатила России ?1,16 млн. судебных издержек по делу о госдолге
17:21
Прибалты опять просят о помощи: NATO тут как тут…
17:20
Песков заявил о неприемлемости термина «страна-агрессор» в адрес России
17:19
Мегазрада: Украинская вышка на Чонгаре стала вещать российское радио
17:16
Государство отказалось делиться с россиянами нефтегазовыми доходами
17:15
National Interest: Американская армия оказалась бессильной против русского оружия
17:15
Поучительная история создания одного из предков «Томагавка»
17:14
Почему сбить ракету КНДР почти невозможно
15:11
Успеют ли военные городки подготовиться к холодам?
13:48
Бывший канцлер Германии: Ни один российский президент не выведет Крым из состава страны
13:47
Редкая экспозиция: в Крыму обнаружили более ста золотых скифских украшений
13:47
Глобалисты готовят победу Меркель на выборах
13:46
Российские «младогубернаторы»: новый губернаторский корпус рассказал Путину о своих планах
13:42
Витязь в козлиной шкуре
13:40
Главный секрет русских хакеров
13:37
Я уже давно ничему не удивляюсь. 80-е, 90-е и нулевые в России глазами иностранца
13:25
Трамп победил Уолл-Стрит: провозглашен курс на изъятие долларов
13:24
Рекс Тиллерсон в тисках гегемонов: Госдеп США придерживается фундаментальной политики
13:24
Неизведанная Африка: или как Трамп страны выдумывал
13:13
В Сирии произошли некоторые странные вещи
10:24
Стыдно!
10:20
Кто «минирует» Россию
10:19
Эксперименты продолжаются: Путчисты «декоммунизировали» стандарты качества
10:18
Операция «Возмездие»: ВКС РФ жестоко отомстили за атаку на российских военных, уничтожив ряд главарей «Аль-Каиды» в Идлибе и Хаме
10:17
NI: Как американский флот планирует сокрушить Китай и Россию на море
10:14
Почему США оставят Порошенко без обеда и «Джавелинов»
10:13
Миллионы украинских туристов едут в Россию
10:12
Новая победа: Армии Сирии и Ирака зажали ИГИЛ в тиски у границы двух государств
10:11
Украинские пограничники спустили собак на наблюдателей ОБСЕ
10:10
Ключевую базу США на юге Сирии уничтожили отступающие спецназовцы и боевики
10:10
Российскую одежду стал покупать даже Китай
09:54
Почему конгресс США настаивает на отказе от контракта с Лабораторией Касперского
09:51
Почему на медали «За возвращение Крыма» стоит дата 20 февраля
09:46
Трамп ударился о потолок американского госдолга
09:43
Великий СССР – честь и слава тебе!
09:40
Взвод военной полиции РФ в Сирии попал в окружение. Кольцо прорвано, погибших нет
09:38
Испания силой подавляет «каталонскую весну»
09:35
Дорога домой: за десять лет в Россию вернулись 584,9 тысячи соотечественников
09:32
Прекрасно, что «закон бумеранга» действует
09:30
Как воруют в России и на Украине
09:29
Куликовская битва: День воинской славы России
09:11
Уважать право свободного выбора наций
09:07
Русские в Татарстане отказываются от татарского
09:03
Yeni Safak: Турция готова к приему С-400
Все новости

Архив публикаций

«    Сентябрь 2017    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
252627282930 


» » Создана компьютерная нейронная сеть, возможности которой сравнимы с возможностями приматов в области распознавания визуальных образов

Создана компьютерная нейронная сеть, возможности которой сравнимы с возможностями приматов в области распознавания визуальных образов

Визуальные образы


Компьютеры пока еще являются инструментами, не наилучшим образом подходящими для реализации технологий распознавания визуальных образов различных объектов. Наилучшим "распознавальщиком" является наш мозг, способный моментально сопоставить видимый образ с имеющимся в его памяти образом-шаблоном, задействовав при этом абстрактное представление и интуицию. Но такое положение дел не помешало ученым-нейробиологам и программистам за последние 40 лет производить попытки создания компьютерных нейронных сетей, работа которых подражает работе нашего мозга. А последние достижения в области создания высокопроизводительных вычислительных систем, алгоритмов построения самообучающихся нейронных сетей ускорили этот процесс до того момента, когда группе исследователей из Массачусетского технологического института удалось создать компьютерную нейронную сеть, возможности которой в области распознавания визуальных образов практически сравнялись с возможностями мозга некоторых видов животных-приматов.

Данное достижение имеет огромное значение не только для технологий цифровой обработки изображений, используемых в многочисленных программах, сервисах типа Google Images и Яндекс.Картинки. Компьютерные нейронные сети, работающие подобно человеческому мозгу, могут стать одним из тех мостов, которые будут связывать системы искусственного интеллекта с реальным окружающим миром. Кроме этого, разработка подобной нейронной сети является доказательством того, что ученые-нейробиологи знают достаточно много о работе функции распознавания объектов в мозге живых существ.

Свою работу исследователи из Массачусетского технологического института начали с тщательного изучения работы мозга приматов. Они внедрили множество электродов в области мозга подопытного животного-примата, которые отвечают за обработку визуальной информации. Это позволило ученым снимать картину деятельности мозга с высокой разрешающей способностью, вплоть до уровня отдельных нейронов. Перед глазами подопытных животных был прокручен видеоролик, состоящий из 1960 чередующихся изображений, при этом, время между сменой изображения составляло 100 миллисекунд. Такого времени мозгу животного достаточно для выполнения распознавания объектов, но недостаточно для осмысления увиденной картины.

Полученные результаты были сравнены с результатами подобной деятельности компьютерной нейронной сети, на вход которой подавалась та же самая последовательность изображений, а на выходе появлялись числовые последовательности, соответствующие объектам на входных изображениях. Последовательность чисел, представленная в виде матрицы, описывает группировку подобных объектов, и нейронная сеть справилась с этой задачей весьма точно.

"Посредством каждого из вычислительных преобразований, выполненных каждым слоем нейронной сети, определенные объекты сближаются друг с другом, формируя обособленные скопления подобных объектов" - рассказывает Шарль Кадие (Charles Cadieu), ведущий ученый данного проекта, - "Созданная нами вместе со специалистами Нью-Йоркского университета нейронная сеть классифицировала визуальные объекты на уровне, сопоставимом с мозгом макаки-резуса".

Единственным темным пятном во всем этом является то, что ученые не имеют ни малейшего понятия о том, что происходит в недрах созданной ими нейронной сети. Эта нейронная сеть прошла процесс обучения на миллионах и миллиардах изображений, пропуская визуальную информацию сквозь "жернова" процессоров обработки графических данных, подобных тем, которые используются в современных видеокартах. И никому не известно, какие связи образовались между нейронами сети и как они работают из-за того, что эти сети сами совершенствуют собственные алгоритмы.

Теперь, когда известно, что нейронные сети могут сравниться с животными-приматами, а это, согласитесь, достаточно хороший уровень, ученые могут пытаться использовать такие же подходы и технологии и в несколько других областях, также связанных с процессами самообучения. А ученые из Массачусетского технологического института планируют создание новых нейронных сетей, которые будут заниматься обработкой визуальной информации, выполняя функции распознавания жестов, движений и определения форм различных трехмерных объектов.


Первоисточник





Опубликовано: legioner     Источник

Похожие публикации


Добавьте комментарий

Новости партнеров


Loading...

Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Наверх