Раскрась свое фото под Ван-Гога или нейросеть для бабушек

ostagram раскрасил "мою любимую колючку" для заставки "Итогов НеКонкурса"
а Дримскоп фото из Хеврона под комикс про джедаев.

Это называется «инцепционизм» – изображения, созданные искусственными нейронными сетями
напоминают полотна абстрактных художников. "Но некоторые так невыносимо прекрасны и
кажутся такими осмысленными, что у впечатлительного человека может возникнуть ощущение,
что он заглянул то ли в сон, то ли в глубину души железной машины..."

- В чем тут фишка? их же полно, программ и сервисов для стилизации картинок под масляную-акварельную живопись,
карандашный эскиз, фракталы-калейдоскопы или что угодно еще. Целый обзор недавно смотрели.

( Read more... )

- "Рассказать внуку"... - но разве можно рассказать о том, в чем сам не бельмеса?
- Да почему нет? Я могу объяснить ребенку разницу между бульдозером и экскаватором,
хотя не сумею ни тот, ни другой даже завести, не то что работать на них.

В общих чертах -
Нейронные сети - математическая сущность.

Они могут быть созданы при помощи программного обеспечения
или иметь реальное воплощение "в железе" (точнее в кремнии).

"Искусственный нейронный узел" - подобен "черному ящику", в который сигналы входят,
преобразуются в нем ("суммируются") и на выход подается резльтирующий сигнал.

- Говорят о подобии и.нейросетей биологическим, что это не просто некая аппаратура, преобразующая ток на входе в ток на выходе.

Вспомним из биологии:

"три основных части нейрона -

Дентриты ----- занимаются сбором поступающих сигналов
Сома ---- производит основную обработку и суммирование сигналов
Аксон ----- отвечает за передачу сигналов другим дендритам.


Средний человеческий мозг содержит около 100 млрд. или 10 в 11-й степени нейронов, и каждый из них имеет до 10000 соединений через дендриты. Сигналы передаются с помощью электрохимических процессов на основе натрия, калия и ионов. Сигналы передаются, накапливая разницу потенциалов, вызванную этими ионами, но химия тут значения не имеет, и сигналы можно рассматривать как простые электрические импульсы, путешествующие с аксона на дендрит. Присоединение дентрита к чужому аксону называется синапс, это основные точки передачи импульсов."

Дальше вкратце своими словами - не все "входящие сигналы" имеют одинаковое значение для "передаточной функции".
Получат ли они высокий приоритет, должны преодолеть пороговое значение или вовсе будут проигнорированы,
зависит от предыдущей истории - "памяти системы".
Сигналы имеют разный "вес".

"Аналогично организовано для искусственного нейрона:
он имеет несколько входов - X1 - Xn и В.
Эти входы имеют ассоциированный с ними вес W1-Wn.
Входящие данные приходят от X-ов и от B, которые соединены с соседними узлами.
Идея в том, что B - это "прошллое", "память". Основная операция нейроноды (узла) такова:
входные данные от X умножаются на связанный с ними вес и суммируются.

Одно из основных применений нейронных сетей - создание механизма воспоминаний,

который сможет обрабатывать неполные либо нечеткие входные данные и выдавать результат."

Иллюстративно о "весах":
небезызвестный метод "как принять решение и справляться с проблемами" -
предлагается выписать на листочке все "за" и "против", пересчитать... и вот оно, решение.
Почему это не работает?
Ежу понятно, что "+" и "-" могут иметь разный вес.
И три десятка мелких плюсиков запросто перекроет один жирный минус.
Типа - можно найти тысячу плюсов в том, чтоб жить среди природной пасторали,
вдали от индустриальной суеты, но... там нечем зарабатывать на жизнь.

Мал-помалу компьютеры приближаются к гибкому "человеческому" мышлению,
приобретают способность к обучению - и все это происходит прямо на наших глазах.
Развиваются программы распознавания речи, образов -

"В будущем нейросеть будет использована в таких продуктах, как поиск изображений,
автомобили Google с беспилотным управлением и очки Google Glass" (т.н. "добавленная реальность" - способная наконец-то разрешить антогонизм тощих и толстых - крути настройки и отображай встречных-поперечных с какими хочешь параметрами; ну и кучу прочих эффектов пририсовать к реальности) .

"Нейросети для чайника" - https://habrahabr.ru/post/143129/
(введение во вступление к основам предмета - на примере подхода к распознаванию шрифта;
как раз к зашедшему в кооментах разговору о каптче )


http://deepdream.mnillstone.com/ мобильное приложение
- так же просто как программы для коллажей: загрузи картинку - получи результат.



Мы не представляем, в каком мире будут жить наши внуки.
Обучение, интерес - начинаются с игры, с простой забавы.
Увлекутся несмышленышами - будет на что опереться, когда дойдет до серьезных занятий.
И может быть выражение "Делать бабушке нервы" приобретет другой оттенок )

Игрушка-рисовалка: обучаем гугловскую нейросеть распознавать картинки