Лента новостей

18:00
Махмуд – похититель Рождества: толерантность – новая религия Швеции
17:57
WSJ анонсировала назначение «друга России» на должность госсекретаря США
17:55
Россия Владимира Путина. Фильм Андрея Караулова (1-4 серии)
17:51
Право США на ведение войн? Россия не разрешала!
17:50
Кличко устроил ответ на песенный флешмоб… под «фанеру»
17:48
Эдуард Лимонов: Мы - молодцы!
17:46
Украина погружается в тотальную нищету
17:45
Иракский спецназ потерпел тяжелое поражение в Мосуле
17:44
Россия готовится к запуску производства суперсовременной подлодки «Хаски»
17:43
Партия в Алеппо сыграна
17:42
Холодомор начинается: Киев придумал, как получить российский газ
17:39
Не верь украинским слезам по Крыму
17:38
Авианосцы мира
17:36
Сирийская армия освободила Старый город Алеппо
13:16
Путешествие к центру Земли: история Кольской сверхглубокой скважины
13:07
Сладкая парочка или Энергетик для Шоколадного
13:06
В Алеппо погиб российский полковник
13:05
Владимир Путин продолжает «генеральную уборку»
13:04
Четверть века спустя – вперед, к Союзу
13:03
Трамп не стал прощать Порошенко
13:02
Российские Силы специальных операций активно действуют в Алеппо
13:01
Гигантский ледокол «Арктика» получил автоматическую коробку скоростей
13:00
Западные дипломаты в ярости: Москва обрела серьезных союзников по Сирии
12:58
Допинг ради зуба мудрости: обнародованы новые разоблачительные материалы ВАДА
12:56
«Оса» на страже порядка: зачем американским шерифам российский пистолет
12:13
Коррупция на Украине обрекла страну на плохое будущее
10:23
Карающий перст спикера
10:22
Обама признал вину США в становлении ИГ
10:21
Чемодан, вокзал, Россия...
10:17
Трампу не по карману новый самолет: на чем летает Путин
10:14
ВКС РФ продолжают кошмарить джихадистов: под ногами боевиков горит земля
10:13
Усиление «адских утят»: какие боевые возможности получит обновленный Су-34
09:01
Украина ударила по «Газпрому»
08:57
Средиземноморской эскадре рекомендован курс на Ливию
08:56
Кургинян: Порошенко должен был немедленно уйти в отставку
08:55
Другого повода для войны просто не существует
08:53
Так вот у кого свидомые украинцы учились!
08:52
Крестоносцы в штатском. Как Сорос и Ватикан ведут борьбу с Россией
08:51
Отчет ЕСА: Украина - самая коррумпированная страна Европы
08:49
Перешедший на сторону ЛНР украинский военный дал пресс-конференцию в Луганске
08:48
Госдеп попросил Россию поверить в способность США размежевать боевиков в Алеппо
08:48
Украина будет председательствовать в Совбезе ООН в феврале
08:47
1200 до линии боев
08:47
Трамп намерен сотрудничать со странами, готовыми к борьбе с терроризмом
08:46
Навязчивая идея: глава Генштаба Украины подсчитал потери в случае войны с Россией
Все новости

Архив публикаций

«    Декабрь 2016    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 1234
567891011
12131415161718
19202122232425
262728293031 
» » 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...

Loading...

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