Нейрондук тармактар жасоону үйрөнгөн 15 укмуштуудай нерсе

2024 Автор: Malcolm Clapton | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-17 04:03

Машина айдоодон баштап шедеврлерди жаратууга чейин.

Нейрондук тармак – бул өз алдынча үйрөнүүгө жөндөмдүү жасалма интеллект. Кандайдыр бир түрдө, окшош программалар Neurocomputer технологиясы болгон: теория жана практика сексенинчи жылдары, бирок бул чөйрө 2015-жылы өзгөчө тез өнүгүүгө ээ болгон. Массачусетс жана Оксфорд сыяктуу алдыңкы университеттер, ошондой эле Google сыяктуу ири корпорациялар нейрондук тармактардын мүмкүнчүлүктөрүн активдүү изилдей башташты.

Эми бул технологиялар ар кимге жеткиликтүү. Ал эми адамзат буга чейин мындай программалар үчүн эң акылсыз жана кызыктай тиркемелерди ондогон. Бул жерде алардын бир канчасы гана.

1. Болбогон адамдардын жүзү менен чыгуу

Жогорудагы сүрөттө сиз көргөн адамдар реалдуу көрүнөт, бирок алар жок. Алардын сүрөттөрү өркүндөтүү үчүн GANдардын прогрессивдүү өсүшүн жаратты

NVIDIAдан сапат, туруктуулук жана вариация нейрон тармагы. Программа атактуулардын чыныгы сүрөттөрүн үйрөнүп, натыйжада жүздөрдүн ишенимдүү сүрөттөрүн кантип түзүүнү үйрөндү. Анын канчалык деңгээлде жакшы экенин өзүңүз текшерсеңиз болот.

2. Үн чыгарып оку

Нейрондук тармактарды колдонуу менен кепти синтездөө үчүн көптөгөн технологиялар бар. Бул үчүн, мисалы, бул үчүн программалар бар, жана "". Мындай жол менен жаратылган кеп сүйкүмдүү жана реалдуу жана бул ыкманын көптөгөн колдонулушу бар, көрүүсү начар адамдар үчүн тиркемелерди дубляждоодон баштап, арзан баада аудиокитептерди түзүүгө чейин.

3. Машина айдаңыз

Көптөгөн компаниялар өзү башкарган унааларды транспорттун келечеги катары көрүшөт. Audi, Uber, Google, Tesla, Yandex жана башка көптөгөн корпорациялардын бул жаатта өздөрүнүн өнүгүүлөрү бар. Нейрондук тармактарсыз бул технологиялардын дээрлик эч бири толук эмес. Алар унааларга белгилер, белгилер, башка транспорт каражаттары жана жөө жүргүнчүлөр жолдо кайда экенин аныктоого жана ушул маалыматтардын негизинде чечим кабыл алууга жардам берет.

4. Сүрөттөрдүн жана видеолордун түсүн калыбына келтириңиз

Токиодогу Васеда университетинин илимпоздору түс болсун! кара жана ак сүрөттөрдү жана видеолорду түстүү кылган программа. Нейрондук тармак сүрөттөрдөгү жалпы мотивдерди (асман көбүнчө көк, бак-дарактар жашыл жана башка) аныктоону жана объекттерди тиешелүү түскө боёп алууну үйрөндү.

5. Бардык жерде иттердин жүзүн көрүңүз

Кеңири аудиторияга жеткиликтүү болгон биринчи нейрондук тармак технологияларынын бири 2015-жылы Google'дун Inceptionism Inceptionism болду. Ал сүрөттөрдү иштетип, аларга ит беттеринин, пагодалардын жана аркалардын силуэттерин кошкон. Интернет колдонуучулар өздөрүнүн сүрөттөрүн, атактуу сүрөттөрүн, видеолорун жана тасмаларын программа аркылуу өткөрө башташты - бул адаттан тыш жана үрөй учурарлык болуп чыкты.

6. Музыка жаз

Ар кандай санариптик маалыматты нейрондук тармактарга, анын ичинде музыкага жүктөсө болот. Кээ бир изилдөөчүлөр программаларын атактуу композиторлордун обондору боюнча даярдашат. Компьютерлер али мазмундуу композицияларды чыгара элек, бирок алар музыканттардын стилин абдан жакшы көчүрүп алышат.

7. Саясатчыларды бир нерсе дештирүү

Нейрондук тармактардын эң коркунучтуу түрлөрүнүн бири – бул видео синтез, айрыкча коомдук ишмерлер менен. Маселен, Вашингтон университетинин илимпоздору Барак Обаманын эрин кыймылын аудио жаздыруулардын негизинде жасап, аларды видеого алмаштыруучу Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio программасын иштеп чыгышты. Бул абдан ишенимдүү болуп чыгат.

8. Жөө жүрүү

Google'дун туунду компаниясы DeepMind эксперимент жүргүздү. Үч түрдүү виртуалдык фигура – гуманоид, эки буттуу таяк жана төрт буттуу топ – басууну үйрөнүшү керек болчу. Аларда мунун кандай жасалгандыгы жөнүндө эч кандай маалымат болгон эмес - бир чекиттен экинчи чекитке өтүү милдети жана алардын космостогу абалын аныктоого жардам берген сенсорлор гана. Жүздөгөн сааттык машыгуудан кийин үч фигура тең тегиз эмес беттерде басууну, чуркоону, секиргенди жана кыймылдаганды үйрөнүштү.

9. Башкаруучу роботтор

Нейрондук тармактарга негизделген технологиялар робототехникада кеңири колдонулат. Мисалы, Дисней изилдөө институту жараткан робот бир, эки жана үч буту менен алдыга жыла алат. Ал эми Starship Technologies компаниясынын жеткирүү роботу - бул тоскоолдуктардан жана жөө жүргүнчүлөрдөн качуу, көчөлөрдө багыттоо.

10. Алдамчылыкты жана коррупцияны таануу

Нейрондук тармактардын негизги функцияларынын бири окуялардын ортосундагы корреляцияны камтыган үлгү таануу болуп саналат. Бул каржылык аренада абдан пайдалуу: мыйзамсыз иш-аракеттерди алдын ала айта аласыз. Мисалы, Испанияда илимпоздор Нейрондук тармактар менен коомдук коррупцияны болжолдоо: Испаниянын провинцияларынын анализи программасын түзүштү, ал өлкөнүн провинцияларындагы коррупцияны аныктоого жардам берет. Ал эми кээ бир банктар Citi Ventures адамдар менен машиналарды үйрөнүүнү жана жасалма интеллектти жайылтууну иштеп чыгууда жана кредиттик карта боюнча алдамчылыкты тааныган системаларды колдонууда.

11. Сүрөттөгү текстти реалдуу убакыт режиминде которуу

Текстти реалдуу убакыт режиминде которуу функциясы Google Translate'те көптөн бери пайда болгон, бирок ал Google Translate кантип телефондун нейрон тармактарына терең үйрөнүүнү кысып жатканын колдоноорун аз адамдар билет. Алардын жардамы менен программа сүрөттөрдөгү тамгаларды жана башка символдорду, алар бүдөмүк, огунун айланасында айланган, стилдештирилген же бурмаланган болсо да тааныйт. Андан кийин тиркеме аларды сөзгө жана сүйлөмгө салып, которот жана сүрөткө проектирлейт. Жана мунун баары бир секунданын ичинде.

12. Көркөм стилди бир сүрөттөн экинчисине өткөрүү

2016-жылы бир нече компаниялар ар кандай көркөм стилдеги сүрөттөрдү иштетүү үчүн технологияларды тартуулашты. Prisma, DeepArt жана Ostagram сыяктуу колдонмолор пайда болду. Prisma сизге бир нече жүздөгөн алдын ала жасалган чыпкалардын ичинен тандоого мүмкүндүк берет, ал эми Ostagram жана DeepArt - сиз өзүңүз сүрөт же сүрөт жүктөй аласыз, бул стилдин булагы болуп кызмат кылат.

13. Орой эскиздерди реалдуу сүрөттөргө айландырыңыз

2019-жылдын башында NVIDIA көрсөткөндөй, Stroke of Genius: GauGAN Doodles'ду укмуштуудай кылып, сүрөттөрдү бир нече жөнөкөй фигуралардан кооз деталдуу сүрөттөргө айландырган Фотореалисттик Пейзаждар программасы. Колдонуучу бир-эки штрихти жасайт, ал эми нейрон тармагы мындан бир сүрөттөлүштү жаратат, аны алыстан кандайдыр бир пейзаж сүрөтчүнүн чыныгы полотносунан айырмалоо мүмкүн эмес. Деңиз, таштар, шаар, токой, булуттар - сүрөткө ондогон ар кандай объекттерди кошууга болот. Нейрондук тармак көлөкөлөр же чагылуулар керек болгон жерди өзү да аныктайт.

14. Эриндерди оку

Google жана Оксфорд университетинин окумуштуулары эриндерди окуу үчүн нейрон тармактарын колдонгон LipNet технологиясын түзүштү. Жана ал муну адамга караганда алда канча так кылат. Орточо алганда, угуусу начар адамдар эринди 52%, ал эми LipNet 88% тактык менен окушат.

15. Тексттерди жазыңыз

Адамдар нейрон тармактарын жана текст менен иштөөнү үйрөтүштү. Программалар Deep-speare тарабынан жазылган: Поэтикалык тилдин биргелешкен нейрондук модели, метр жана рифма ырлары, кыска аңгемелер, Wikipedia үчүн жасалма тексттер, сериалдар үчүн сценарийлер (мисалы, Достор үчүн).

Ал эми 2016-жылы дүйнөдөгү биринчи кыска метраждуу Күндүн булагы жарык көргөн, анын сценарийи жасалма интеллект тарабынан жазылган. Кино таптакыр маанисиз: компьютерлер дагы эле жаратуу үчүн күрөшүп жатышат. Бирок, ким билет, балким, бир нече жылдан кийин сценаристтин кесиби станоктун күчү менен жаралган чыгармаларды монтаждоо менен чектелип калаар.