Prisma, Vinci, Artisto с точки зрения науки или изучаем нейросети
Здравствуйте. Многие уже давно пользуются приложениями Prisma, Vinci и подобными - редакторами, которые преобразуют ваши фотографии в художественные шедевры.Но чем особенны эти приложения, что под ними скрывается, как они работают? Давайте разбираться.



Начнем с простого! Разберем приложение Prisma  в работе. 

Пользователь запускает клиент, делает фото/загружает своё, выбирает фильтр, а затем его фотография уходит на сервер сервиса Prisma, а там его обрабатывает нейросеть, пользователь получает ответ в виде обработанной картинки. Но что же произошло на сервере? Что за чудеса? И почему нейросеть не может поместится в портативном гаджете и ей нужны большие вычислительные мощности?

На самом деле все это происходит благодаря необычной технологии с мистическим названием нейросеть. Обычно на сервере  Prisma их несколько. Каждая по сути отвечает за отдельный фильтр. Хотите, чтобы ваша фотография была похожа на шедевры Пикассо? Пожалуйста, одна из нейросетей преобразует вашу фотографию и отправит вам готовую работу. Как же происходит обработка?





Каждая из нейросетей распознает определенные объекты: фигуры, линии, цвета и в соответствии с алгоритмом, которому она была обучена. Нейросеть состоит из несколько слоев. Чтобы вам было более понятно представим очки с выстроенным в один ряд набором разноцветных линз. Свет проходит через ряд этих линз, давая уникальный и необычный цвет. Примерно также информация проходит через слои - и в конце получается художественное изображение.


Как же нейронные сети достигают такого качественного результата? Снова магия? На самом деле, с одной стороны все довольно просто, с другой - очень-таки необычно. Нейронные сети обучают.  "В смысле обучают?" - спросите вы - "Также как и детей учителя?" На самом деле да, принцип обучения очень похож. Вот например, чтобы вы хорошо решали примеры по математике, что преподаватель сделает? Правильно начнет давать вам примеры - сначала на занятиях, а потом еще и домой десяток примеров задаст. Также примерно и происходит обучение нейросети - для нее дается десяти и сотни задач, которая она должна решить.




Система работает путем наложения одного слоя на другой. При обучении создаются слои, через которые информация проходит, получается готовый результат.

"А зачем же использовать эти самые нейронные сети, разве нельзя обойтись как-то без них или уместить их как-то в моем маленьком аппарате?" - снова возразите вы. Увы, нет. Эта задача на распознание образов (фигур, предметов) - с таким обычный компьютер не справится, а вот наш мозг может. Обычный компьютер умеет мыслить только логически, как какой-нибудь шахматист, но он не умеет мыслить, как творец, образами.  А вот нейронные сети, которые построены по образу и подобию нашего мозга с этим запросто справятся. Но для таких систем нужны большие мощности, а значит и большие компьютеры (сервера). Вашему смартфонам не посильны такие мощности, да и не нужны.





Однако, это не единственная  интересная программа, использующая возможности "умных" нейронных сетей. Например, есть русскоязычное приложение Findface. Оно  позволяет по фотографии находить людей в соцсети Вконтакте. Так вы можете найти в сети любого сфтографированного вами прохожего. Данная программа использует нейронные сети для поиска соответствий в чертах лиц. 
Также на данный момент разрабатываются программы для написания литературных произведений с помощи нейронных сетей. 





Таким образом, нейронные системы не только делают ваши возможности на телефоне более широкими, но и в целом дают большое продвижение науке в развитии искусственного интеллекта. Интересно, а что же будет дальше?

С вами был Russian Hi-Tech и Printsipal, помните: мир всегда интереснее, чем вам кажется.


 
Категория: Статьи | Автор: printsipal | Просмотров: 10579 | Дата: 04.08.2016, 20:23
Категория: Статьи | Автор: printsipal | Просмотров: 10579 | Дата: 04.08.2016, 20:23
Всего комментариев: 0

Будете ли вы обновляться до Windows 10?