Регистрация Войти
Вход на сайт

ТОП Новости
» » 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 доколе еще изображают инструментами, не важнейшим образом подходящими для реализации технологий распознавания визуальных образов неодинаковых объектов. Важнейшим "распознавальщиком" изображает наш мозг, способный моментально сопоставить видаемый образ с водящимся в его памяти образом-шаблоном, задействовав при этом метафизическое зрелище и интуицию. Однако таковое поза девал не воспрепятствовало ученым-нейробиологам и программистам за заключительные 40 лет выделывать попытки создания компьютерных нейронных сетей, труд каких имитирует работе нашего мозга. А заключительные 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 коей в области распознавания визуальных образов утилитарны догнали с возможностями мозга кое-каких обликов животных-приматов.

Данное достижение владеет огромное смысл не всего для технологий цифровой обработки изображений, используемых в бессчетных программах, сервисах субъекта Google Images и Яндекс.Картинки. Компьютерные нейронные сети, вкалывающие подобно человечьему мозгу, могут стать одним из тех мостов, какие будут вязать системы ненастоящего интеллекта с реальным облегающим миром. Кроме этого, разработка подобной нейронной сети изображает доказательством того, что ученые-нейробиологи знают довольно бессчетно о работе функции распознавания объектов в мозге живых существ.

Свою работу исследователи из Массачусетского технологического института взялись с скрупулезного изучения работы мозга приматов. Они внедрили бездна электродов в области мозга подопытного животного-примата, какие отвечают за обработку визуальной информации. Это позволило ученым снимать картину деятельности мозга с возвышенной дозволяющей способностью, вплоть до уровня раздельных нейронов. Перед буркалами подопытных звериных был прокручен видеоролик, заключающийся из 1960 чередующихся изображений, при этом, времена между сменой изображения составляло 100 миллисекунд. Такового времени мозгу звериного довольно для выполнения распознавания объектов, однако недостаточно для осмысления завиденной картины.

Полученные итоги были соотнесены с итогами подобной деятельности компьютерной нейронной сети, на вход коей подавалась та же самая последовательность изображений, а на выходе показывали числовые последовательности, отвечающие объектам на входных изображениях. Последовательность чисел, представленная в облике матрицы, описывает группировку подобных объектов, и нейронная сеть сверилась с этой задачей весьма аккуратно.

"Посредством всякого из вычислительных переустройств, выполненных всяким пластом нейронной сети, найденные объекты сближаются дружок с дружком, формируя изолированные скопления подобных объектов" - повествует Шарль Кадие(Charles Cadieu), ведущий ученый настоящего проекта, - "Созданная нами вкупе со специалистами Нью-Йоркского университета нейронная сеть группировала визуальные объекты на уровне, сопоставимом с мозгом макаки-резуса".

Единым беспроглядным пятном во всем этом изображает то, что ученые не владеют ни крохотнейшего понятия о том, что происходит в недрах созданной ими нейронной сети. Эта нейронная сеть миновала процесс обучения на миллионах и биллионах изображений, пропуская визуальную информацию сквозь "жернова" процессоров обработки графических настоящих, подобных тем, какие используются в нынешних видеокартах. И никому не знаменито, какие связи образовались между нейронами сети и будто они вкалывают из-за того, что эти сети сами улучшают собственные алгоритмы.

Ныне, когда знаменито, что нейронные сети могут поспорить с животными-приматами, а это, согласитесь, довольно важнецкий степень, ученые могут пробовать использовать таковские же подходы и технологии и в несколько иных зонах, также связанных с процессами самообучения. А ученые из Массачусетского технологического института планируют создание новоиспеченных нейронных сетей, какие будут заниматься обработкой визуальной информации, выполняя функции распознавания жестов, движений и определения конфигураций неодинаковых трехмерных объектов.
Рейтинг статьи:
  

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо зайти на сайт под своим именем.