Нейронная сеть Google распознала котов

Скриншот с сайта YouTube

Специалисты из Google создали крупнейшую нейронную сеть. После серии экспериментов сеть заинтересовалась котами. Результаты ученые изложили в публикации (pdf), приуроченной к 29-й конференции по машинному обучению в Эдинбурге.

Существующие в настоящее время алгоритмы машинного обучения основаны на анализе огромного количества экспериментальных данных. Например, чтобы натренировать систему на визуальное распознание мотоциклов на фото, необходимо "скормить" ей множество фотографий, обозначенных как "мотоциклы". Такие системы используются для распознавания устной речи, анализа изображений, проверки сообщений на спам.

Вместе с тем, предварительная сортировка данных (расстановка обозначений) является достаточно сложной задачей. Google предложил альтернативу, которая получила название "самообучающееся обучение" (self-taught learning). Суть его состоит в том, что в систему загружается неотсортированная информация, которую системе предлагается разобрать по принципу "похожести" (при работе такой системы операторам нужно будет наблюдать за промежуточными результатами разбора, а не начальными данными). Например, если в машину загрузить фотографии мотоциклов и не мотоциклов, то рано или поздно она научится различать первые и вторые.

Трудность заключается в том, что в основу работы системы положены так называемые нейронные сети - математические модели, симулирующие процессы в реальном головном мозге. Практическая реализация таких сетей является весьма сложной задачей - в некотором смысле существующая архитектура компьютеров для этого плохо приспособлена, поэтому их реализации очень затратны с вычислительной точки зрения.

В новой работе ученые из Google запустили такую систему на 16 тысячах процессоров. В результате они смоделировали систему с примерно миллиардом взаимосвязей между отдельными процессами (нейронами). Для сравнения, до этого в экспериментах по машинному обучению применялись только сети с 1-10 миллионами связей. В качестве материала для работы полученная сеть использовала видеоролики с YouTube. Как следствие, спустя некоторое количество времени, система научилась отличать видео с котами от остальных. По словам ученых, им также удалось улучшить качество распознавания информации в системе.

Обсудить
Андрей Битов«А запомнят только то, что ты с Вознесенским подрался»
10 внелитературных фактов биографии Андрея Битова
К королеве на поклон
О чем рассказывают премьер-министры на частных встречах с Елизаветой II
Тараканы из стакана
Канны-2017. День 9: беспредел по-русски и по-американски
Учитель научил
Роман Николая II и Матильды — теперь в основе балета «Лебединое озеро»
Бей, души, убивай
Социальные сети не просто следят за нашими чувствами, они управляют ими
Самоубийственные аресты
За борьбой с «группами смерти» может стоять конфликт в силовых структурах
Привет, жестокий мир
Боль, отчаяние и мужество в объективах самых талантливых молодых фотографов
Лучшее автомобильное видео мая
Две «Тойоты» врезаются друг в друга, британский спорткар соревнуется с самолетом и многое другое
Тест-драйв японского брата «Дастера»
Как Nissan Terrano стал еще ближе к Renault Duster
Чемпионы Формулы-1 в Инди-500
Те, кому «Королевских гонок» оказалось мало
15 машин на реактивной тяге
90-летняя история автомобилей с двигателями от самолетов и ракет
От нашего стола
Российские интерьеры, сводящие иностранцев с ума
Зависли на хате
Украинцы придумали дом, который может обойтись без российского газа
Москва за нами
Какие квартиры можно купить в пределах МКАД по цене до трех миллионов рублей
Сносное настроение
Демонтаж жилых домов в Москве: что нужно знать
Вышка светит
Как выглядит частный особняк, побивший мировой рекорд этажности