Лента новостей

07:23
Активисты Майдана штурмуют виллу Порошенко: «Петро, подлый трус, выходи!»
07:18
Русская история не должна закончиться
07:16
Поставки американского оружия кардинально изменят ход событий на Украине
07:15
Биполярное расстройство режима
07:13
Удар из космоса: ракета, которая напугала США
07:11
От США Украину спасут олигархи
07:08
В Пентагоне заявили, что после разгрома России НАТО возьмет на себя руководство страной
07:07
Нельзя недооценивать врага!
07:05
У Порошенко нарушают перемирие в соответствии с «духом Минских соглашений»
00:00
Этот день в истории - 20 Ноября
21:44
Труффальдино служит только Панталоне
21:42
«Джавелины» для Украины: Киев уже празднует победу над Донбассом
21:37
Ilta-Sanomat: Финляндию беспокоят «Искандеры»
21:10
"Небесную сотню" майдана положили свои же
21:08
Трансцендентальный пинок «воинам АТО»
21:07
Эксперт раскрыл, как скоро рассыплется долларовая гегемония
21:06
«Хочу в политику»: Саакашвили заявил о готовности стать премьер-министром Украины
19:40
Эксперт раскрыл, чем для Польши обернется отказ от российского газа
19:39
Зачем Запад врёт, что Россия оккупировала Беларусь и готовится к удару по Европе?
19:36
Поставка летального оружия в Украину: изменит ли это ситуацию на юго-востоке?
19:34
TOW-2 против «Конкурса»: в Сирии началась охота на операторов ПТРК
19:32
В Госдуме прокомментировали заявление главы Минобороны Польши о связи КНДР с Россией
19:31
Эксперт раскрыл, почему Турция покинет НАТО
19:28
Наступление на Идлиб: турецкая армия направила в Сирию дополнительные силы
19:27
Госдеп США: «недопсаки» и очередной бред от 18.11.2017
19:24
Климкин раскрыл «четкий мессендж» Дональда Трампа украинцам
19:22
Битва на пяти холмах: сирийские войска и ВКС России сокрушили оборону боевиков в западном Дамаске
19:20
Эрдоган: «инцидент с портретом Ататюрка не может быть закрыт простым извинением»
19:17
Актуальный вопрос из прошлого: «Северная Корея? Нет, это Америка сегодня!»
19:15
НАТО улучшает условия для своих военных в Латвии
15:58
VG: У Путина есть компромат на Трампа
15:52
Путин открыл в Ялте памятник Александру III
15:52
Преданное ополчение Донбасса
15:51
Очередная «зрада»: Польша перекрыла транзит украинских грузов в Европу
15:50
В Киеве раздались призывы к санкциям и диверсиям против Белоруссии
15:49
Эрдоган не принял извинения НАТО за причисление к «списку врагов» альянса
15:48
США готовятся к отмене договора по РСМД и гонке ракетных вооружений
15:48
Русский язык как «инструмент войны»
15:44
Украина поняла, за счет чего может «сделать» Россию
15:40
Путин меняет стратегию в Украине
15:39
«Калашников» в Сочи протестировал прототип тяжелого мотоцикла «Иж»
15:36
Саудовская «замятня»: Эр-Рияд готовит новый проект по дестабилизации Сирии
15:35
Россия отмечает День ракетных войск и артиллерии
15:34
Турецкий разворот: Эрдоган усомнился в благонадежности НАТО
15:33
Минобороны России опубликовало видеоролик ко Дню ракетных войск и артиллерии
Все новости

Архив публикаций

«    Ноябрь 2017    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
27282930 


» » 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

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