Нeйрoнныe сeти нe знaют, кaк стaвить цeли, тaк чтo вoсстaниe мaшин нe мoжeт быть oжидaeмым.
A в сoциaльныx сeтяx вы увлeчeны мoбильнoe прилoжeниe для рeдaктирoвaния фoтoгрaфий, кoтoрaя oснoвaнa нa принципe нeйрoнныx сeтeй.
Китaйский сервиз Meitu завоевала характеристика пользователей, рисованной, изменить человека «кавайных» аниме.
Этот редактор увлечение отмечали прошлым летом, то тренд является применение призмы, который сделан из фотографий «произведение искусства» с помощью нейронной сети.
(Meitu собираем личную информацию и можете изменить настройки телефона. Он накапливает информацию вплоть до метража квартиры. Наверное, Meitu сохранить данные в новый китайский закон запрещает содержание)
Такие, казалось бы, несерьезных приложений-это технология по созданию искусственного интеллекта. Например, недавно исследователи объявили, что они могут обучить сеть распознавать рак кожи.
Исследование нейронных сетей началась с появлением первых компьютеров. Но теперь эта территория перешла из средней школы стороны предприятия, так и небольшие стартапы и теперь доступен не только для исследователей, но являются частью жизни простых людей.
Корреспондент.net решил выяснить, что такое нейронная сеть, где его уже применили.
Нейронных сетей, машинного обучения
Искусственные нейронные сети разработаны, также, чтобы понять, как человеческий мозг и попытаться воспроизвести его.
Нейронная сеть-это система обучения, которая работает по алгоритмам, и на основе прошлого опыта. Искусственный нейрон представляет собой упрощенную модель естественного.
Нейрон имеет много входов и один выход
Поставить очень просто, нейросеть-это компьютерная программа, которая запоминает информацию и реагировать на нее, а не выполнять определенную команду. Это серия взаимосвязанных алгоритмов, которые работают вместе, могут воспринимать узоры и повторять их.
Наиболее распространенных применений нейронных сетей является классификация, прогнозирование (падение акций и т. д.) и признание.
Поэтому нейронные сети могут правильно решить задачу нужно, чтобы «преследовать» его работу на десять миллионов наборов данных. Например, покажите ему букву «а» другим шрифтом посмотрим, что письма он решил принять так же, как ее. Тогда человек подтверждает, что буквы действительно «там».
В процессе обучения нейронной сети, чтобы найти сложные зависимости между входными и выходными данными, но и обобщать их. Если обучение проходит успешно, выход нейронной сети дает результат, который отсутствует в обучающем наборе.
Google, например, использует нейронные сети для развития переводчика. Он обучен для улучшения этих переводов, на основании точного перевода времени.
Как фото редактор Meitu призмы и с помощью свертки нейронной сети, которая базируется на переходе к особенностям образа более абстрактные детали.
Идея сверточных нейронных сетей заключается в том, что каждое изображение последовательно уменьшают в размере (например. г., заменить четырех соседних пикселов, который соответствует их среднему значению) и снова сделали операцию свертки.
Эта нейронная сеть способна не только обрабатывать и синтезировать изображение, чтобы создать его с нуля, что делает такие сенсационные заявления.
Когда нейронная сеть может решать только задачи, которые ставит перед своим мужчиной, а не перед ним. Так что восстание машин нейронные сети-это не угроза для нас.
Применение нейронных сетей
Нейронные сети применяются в различных областях, таких как экономические прогнозы курсов валют, цен на нефть или золото для прогнозирования банкротства компаний; робототехника позволяет роботам оценить препятствия, держать равновесие и контроль технологического оборудования.
Но надо учесть объем нейронной сети, где каждый может использовать их — медицинской и приложения, гаджеты.
Услуг АИ от любого смартфона
В прошлом году был взрывной прогресс в области нейронных сетей и, в конце концов, это стало важной технологией 2016 года. Через 70 лет после первой разработки стало возможным благодаря достижению достаточной мощности компьютеров.
Первый и самый важный прорыв был AlphaGo программа, разработанная компанией Google, которая впервые среди ИИ выигрывает один из самых известных игроков настольной игры, которая была сочтена слишком сложной для нейронной сети.
Тот факт, что Go-это игра, где невозможно просчитать все ходы и действует интуитивно.
Впервые компьютер обыграл человека в игре идти
Google имеет ряд интересных приложений, таких как быстрый розыгрыш!, что думаю, что привлекает людей. Пользователю дается задание сделать определенный объект в течение 20 секунд.
В процессе нейронной сети говорить, что, по ее мнению, аналогичная картина. Он должен был догадаться, что же за 20 секунд.
Каждый пользователь имеет шесть раундов, а потом показать ее конечный результат.
Microsoft создала сервис, сколько лет, где оценивает компьютер возраст людей на фотографии.
Пользователь должен скачать человек, что система сообщила предполагаемый пол и возраст каждого человека.
Microsoft также CaptionBot, которая стремится описать то, что происходит с изображением. Если изображение человека, робот указывает им смайлики смотри.
Microsoft также разработала чат-бот Мерфи, который совмещал лица знаменитостей по запросу пользователя.
Первое из этих приложений, был в глубоком сне в Google. Он будет делиться образе что-то знакомое. Какие-то странные картинки.
Кольцо с бриллиантами в руках
Медицина
Нейронные сети импульсный используются в медицине уже более десяти лет. Они дают возможность интерпретировать сигналы от мозга к мышцам особые протезы, которые управляются с помощью микропроцессоров, которые производят здоровое действие конечности.
Люди могут контролировать искусственную руку непосредственно сигналы от нейронов моторной коры.
Существует также визуальный нейропротезы, которые передают сигналы из матрицы светочувствительных клеток в отделах зрительной коры полностью слепых пациентов, и даем им возможность перемещаться в пространстве и даже читать.
Недавно американские ученые создали искусственный интеллект, который способен отличить родинки от некоторых видов рака кожи лучше, чем врачи.
Авторы новой работы использовали сверточные нейронные сети с тех пор, как В3, который ранее был разработан компанией Google. Исследователи сняли верхний слой и тренировать по системе, изначально ориентированной на распознавание различных объектов, выявления некоторых видов рака кожи — меланомы и рак.
Для этого они использовали 130 тысяч изображений из более чем двух тысяч различных кожных заболеваний. В будущем компьютерная программа может быть адаптирована для вашего смартфона или планшета, и никому не позволит взять первичной диагностики рака кожи.