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Google Labs ha publicado un blog muy interesante sobre el uso de redes neuronales que fueron entrenadas para reconocer objetos y pintar otros objetos.
Entrenamos una red neuronal artificial mostrándole millones de ejemplos de entrenamiento y ajustando gradualmente los parámetros de la red hasta que proporcione las clasificaciones que deseamos. La red consiste típicamente en 10-30 capas apiladas de neuronas artificiales. Cada imagen se alimenta a la capa de entrada, que luego se comunica con la siguiente capa, hasta que finalmente se alcanza la capa de "salida". La "respuesta" de la red proviene de esta capa de salida final.
Llaman a esto "iniciación" y los resultados son más que un poco extraños. Las siguientes diapositivas muestran los resultados de diferentes redes neuronales que "pintan" aquello en lo que se capacitaron, aunque la fuente no tiene datos, o incluso datos aleatorios. La mecánica subyacente es bastante compleja, pero imagina que estás viendo cómo una red neuronal "ve" el mundo.
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Esto es bastante simple, pero se le pidió a la red que buscara cada flecha.
Caballero
Dada una foto de un caballero, esta red neuronal encuentra en qué se entrenó: ¡animales en abundancia!
Campo animal
Esto parece un paisaje, pero está hecho de una demente variedad de animales y vida silvestre.
Grito de perro
La pieza icónica de Edward Munch va a los perros. Los ojos de todo el lugar son más que un poco inquietantes.