Фи !
В блоге Google опубликован рассказ группы исследователей (в их числе российский разработчик Александр Мордвинцев)
о том , как ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОНННЫЕ СЕТИ
научили писать свои картины . Для этого использовались нейросети, предназначенные для распознавания изображений: получив фотографию или рисунок, они выясняют, какие именно объекты на ней изображены.
Такие нейросети состоят из 10-30 связанных слоев, которые работают последовательно: получив картинку, они анализируют ее и «сообщают» результаты анализа следующему слою. Например, первые слои могут искать на изображении края и углы, средние - интерпретировать наборы особенностей в отдельные объекты (например, двери или листья). Наконец, финальные слои объединяют все эти интерпретации воедино и делают выводы о том, что изображено на картинке - например, здание или дерево.
Чтобы получать «картины», исследователи заставляют работать нейронные сети задом наперед: они показывают сети случайный шум и просят «улучшить» его таким образом, чтобы на выходе получилась определенная интерпретация. Например, если попросить нейросеть «найти» в шуме банан, муравья или морскую звезду, та действительно подкорректирует изображение, чтобы в нем проявились узнаваемые черты.
Шум превращается в бананы
Иллюстрация: Google
Цель этого процесса - понять, правильно ли нейросеть интерпретирует те или иные объекты. Дело в том, что нейронные сети обучаются на большом количестве примеров. Можно показать им тысячу фотографий вилок, чтобы они определили нужные характеристики (ручка, четыре зубчика) и научились игнорировать лишние (цвет, форма, положение).
И в будущем, если «попросить» нейросеть нарисовать вилку, можно увидеть, насколько хорошо она усвоила «урок». Например, с гантелей одна из таких сетей не справилась: по-видимому, на всех фотографиях, которые ей показывали, гантели были изображены вместе с держащими их руками. Поэтому в собственном «творчестве» нейросеть тоже постаралась изобразить гантели с руками.
Шум превращается в неправильные гантели
Иллюстрация: Google
По словам исследователей, нейронной сети можно вообще не говорить, что именно нужно «нарисовать» - пусть решает сама. В таком случае ей на вход подают случайную картинку или фотографию, выбирают один из слоев нейросети и просят ее улучшить то, что этот слой найдет. Так как у каждого слоя свой уровень абстракции, то каждый раз получаются разные картинки.
Например, базовые слои, определяющие края и их положение на картинке, будут накладывать на фотографию мазки или простые орнаменты (еще один пример можно посмотреть по ссылке).
Фото: вверху Zachi Evenor / Flickr / CC BY 2.0, внизу Günther Noack / Google
А ниже - пример того, что получится, если скормить картинку более «продвинутым» слоям нейронной сети, которые ищут целые объекты на картинках. Разработчики как бы говорят нейросети: «Что бы ты ни увидела, мы хотим побольше этого!». В результате, если сети покажется, что облако похоже на птицу, она сделает его еще более похожим.
Иллюстрация: Google
Эта нейросеть в основном обучалась на изображениях животных, поэтому она попыталась найти их на фотографии. Правда, получилось немного вперемешку - как объясняют разработчики, это из-за того, что данные хранились на таком высоком уровне абстракции (да, мы тоже ничего не поняли, но выглядит красиво).
Слева направо: Бабочка-пес, свинья-улитка, верблюд-птица и собака-рыба.
Иллюстрация: Google
Работает это, конечно, не только с облаками. Ниже другие примеры - как горы превращаются в башни, деревья - в здания, а листочки - в птиц.
Иллюстрация: Google
Чтобы получить действительно интересные картины, исследователи пошли еще дальше: они подавали нейронной сети картинку, затем то, что она выдала - и так вновь и вновь, на каждом шаге увеличивая масштаб изображения. Причем изначально можно скормить нейросети случайный шум, и все равно получится нечто прекрасное.
Иллюстрация: MIT Computer Science and AI Laboratory / Google
Иллюстрация: MIT Computer Science and AI Laboratory / Google
Иллюстрация: MIT Computer Science and AI Laboratory / Google
Мы собрали отдельную галерею с творчеством нейронных сетей: располагайтесь поудобнее и смотрите.