What is Google DeepDream? | Darkology #21

Inceptionism는 최근 인터넷 세계에서 팝업있다 기괴한 현상이다 2014 년 구글에 의해 만들어진, 그것은 개발 꿈 같은 환각 이미지로 구성 DeepDream라는 컴퓨터 비전 프로그램에 의해

이 프로그램은 길쌈 신경망으로 알려진 고급 AI 시스템을 사용합니다 그러나 정확히 우리가 자주 듣는 용어 아니다 그래서 정확히 DeepDream은 무엇이며 어떻게 인공 지능 플레이에 와서는 무엇입니까? 당신이 단어 "꿈"을들을 때, 당신은 그 생생한 경험에 대해 생각하는 경향이있을 것 우리가 잠 들어있는 동안 우리는 명시 그러나 DeepDream 이러한 맥락에서, 이미지를 분류하기 위해 설계된 프로그램을 말합니다 그것은이 기계가 배우는 방법입니다

컨벌루션 신경 네트워크는 AI의 특정 유형을 만들어 컴퓨팅 시스템의 최대 기반 동물의 뇌에서 발견되는 생물학적 신경망에 즉 그들은 우리가 배울 방법과 유사한 방법으로 배울 모델링하고, 말을하는 것입니다 이름은 "깊은 꿈은"깊은 학습의 개념에서 비롯됩니다 그것은 신경 네트워크가 적극적으로 일을 분석하기 위해 통과하는 과정입니다 그리고 그것은 우리 자신의 생물학적 뉴런이 작동하는 방법, 우리는 수도와는 거의 상관이있다하더라도 우리가 배우는 방법을보고 더 나은 이해를 얻을 수 있습니다

페 렌스 마튼 로저 Säljöl의 이름에 의해 두 개의 교육 심리학자 제안 표면 접근과 깊은 접근 방식 : 우리 인간은 학습에 대한 두 가지 접근 방법이있다 인간에서, 표면 학습의 개념은 우리가 정보의 일부를 기억하는 방법입니다 우리는 나중에에 대한 의문을 제기 할 수 있습니다 반면, 깊은 학습을위한 우리의 과정은 적극적으로 의미를 찾고 포함 정보 기계에 관해서 깊은 학습은 더 많은 세트를 기반으로 미세 조정의 시리즈처럼 확률 및 조건 알고리즘

그리고 우리는 인터넷을 통해, 프로그램의 이러한 종류의 실질적인 사용을 참조하십시오 그것은 인터넷이 포르노 될 수있는 내용을 인식하는 방법입니다 또는 YouTube 동영상이 특정 키워드 또는 노래를 사용하는 demonetized 할 수있는 방법에 대해 설명합니다 또 다른 예 : 당신이 인공 지능의 존재를 눈치 챘을 수 있으며 그것은 AI가 자동으로 업로드 된 사진에 태그를 페이스 북에 "학습"하는 방법 그들에있는 사람들의 이름 DeepDream에 관해서, 인공 신경 네트워크는 특정 분석하도록 프로그램되어있다 이미지 내에서 패턴

그들은 인식하고 다른 이미지에서 유사한 패턴을 식별하는 법을 배워야 그리고 그들은 특정 물체를 감지하기 위해 훈련을 받고있는 경우에, 그들은 노출하고 원하는 객체를 포함하는 이미지의 수백만 무엇 DeepDream하는 일은 반복적으로 세부 사항을 분석하여 한 단계 더이 걸릴 것입니다 위에 다시 다층 대폭이 검출 패턴을 통해 이미지 향상 때마다, 우리는이 같은 것을 얻을 때까지 : 그래서 어떻게 AI 기본 패턴에서 특정 객체에 대한 새로운 시각적 연결을합니까? 글쎄, 당신은 뒤로 또는 슬로우 모션으로 재생 어떤 노래를 들어 본 적이 있습니다, 무작위 소음이나 어두운 목소리에서 이상한 메시지가 있습니다 아마 당신은 당신이 당신의 아침 토스트에 예수님을보고 생각했다 아니면 당신은 숲 일일보고 있었다 당신은에 숨어 얼굴을 보았다고 생각 빛과 그림자의 패턴

파레이 돌리 아로 우리가 이미지를 보면 심리적 현상이다 또는 우리는 소리를 듣고, 일이 없을 때 우리의 마음은 익숙한 패턴을 해석한다 회의론자들은 우리 중 일부는 유령을 볼 또는 사람을 그림자 이유에 대한 파레이 돌리 아로 때문이다 그것은 "옆에 나 대신"의미하는 그리스어 파라에서 파생 된 것 이미지, 형태와 모양의 명사이며, 유령, (thiscase 의미에 뭔가 문제에서) 당신은 DeepDream이 기괴한 꿈 같은 이미지를 생성하는 알고리즘 파레이 돌리 아로을 사용하여 말할 수 있습니다 얼굴과 이미지에 다른 패턴, 자동, 분류를 감지하도록 설계 그 알고리즘 내에서 그 이미지

그리고 당신이 볼 수 있듯이,이 다소 불안 광경이 특히 이후 behold- 할 수있게 인공 지능은 종종 정말이없는 사진 내 목표 패턴을 감지하는 것 같다 이것은 모든하지만 오히려 복잡하게 보인다 왜 이러한 인공 비주얼 이미지에서 객체를 생성하는 경향이 그 것이다 즉, 원래이 아니었다? 자신의 소프트웨어 엔지니어에 의해 게시 구글 연구 블로그, 이미지에 따라 신경 네트워크에 주어집니다 : , 내가 더 원하는 당신이 볼 무엇이든 "우리는 네트워크를 물어"! " 이 피드백 루프를 만듭니다 구름이 새처럼 조금 보이는 경우, 네트워크 것 더 새처럼 보이게 차례로 이것은 네트워크가 다음 패스에 더 강하게 새를 인식 할 것 등, 매우 상세한 새가 겉으로는 갑자기 나타날 때까지 " 이 "과잉 해석은"우리 아이들이 구름을 볼 수 있습니다로하는 것과 비슷 그리고 그들로부터 임의의 모양을 해석한다

DeepDream이 동물 이미지를 주로 훈련을받은 이후, 자연스럽게 동물로 모양을 변환합니다 그것은 당신이 아마 눈으로 만든, 도시의 스카이 라인에 빈 수평선을 변경 볼 수있는 이유이기도합니다 DeepDream가 될 것으로 보인다 왜 모든 동물의 눈의 일반적인 존재는 설명 할 수 그래서 거의 모든 패턴을 볼에 집착 신경 네트워크는 우리에게 작성 및 이해 추상 예술 모두를위한 새로운 채널을 부여하는 것 내가 뭘 이러한 인공 마음의 역동적 인, 외계인 같은 조성물 및 풍경을 볼 때 창조하고 나는 Lovecraftian에서 지식의 신비한 미지의 유행을 생각 나게 해요

신경망에 대한 연구는 이제 막 시작된 ​​것 같다,하지만 부여하는 것처럼 보인다 우리 AI가 의미 수 있는지뿐만 아니라 우리의 세계적 대해 배운 것을에 우리에게 통찰력 AI의 미래에 발전 그리고이에서, 우리는 심지어 어떻게 우리 자신의 유기 이해에 평행선을 그릴 수 있습니다 마음은 우리 주변의 세계를 시각화 나는 이러한 이미지가 우리에게있을 수 있습니다 강력한 심리적 효과를 탐구하기 좋아하지만 것 그것은 또 다른 일에 대한 비디오입니다 이 항목에 대한 자세한 내용을 알아 보려면, 나는 설명에 몇 가지 참신한 소스를 떠 났어요 이하 그리고 당신이 DeepDream 엔진이 사진에서 보는 이상한 어떤 이미지를보고 싶은 경우, 당신은 내가 아래의 설명에 대한 링크를 왼쪽으로 한 DeepDream 발생기를 방문 할 수 있습니다

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