Algorithms
June 2012 22

Google тестирует самообучаемую нейросеть (16 тыс. процессорных ядер)



Группа учёных из компании Google поставила интересный эксперимент: способна ли нейросеть самостоятельно выработать свойства высокого уровня на базе большого массива непомеченных данных. Например, если ей дать выборку из миллиона изображений, сможет ли она научиться находить на них лица? Идея в том, что система ни разу не видела изображение, которое было бы помечено как «лицо».

Нейросеть Google работала три дня на кластере из 1000 машин (16 тыс. ядер), в качестве данных использовалась база из миллиона изображений размером 200х200 пикселов.

«Вопреки распространённому и интуитивно понятному предположению, результаты нашего эксперимента показали, что детектор лиц может быть создан без тренировки на образцах», — говорится в научной работе. Нейросеть не только научилась определять лица с точностью почти 90%, но проявила способности к распознаванию других высокоуровневых концепций, таких как части человеческого тела и морды кошек.



В целом, из 20 тыс. категорий объектов базы ImageNet, точность отнесения картинки к одной из категорий составила 15,8%, что на 70% выше предыдущего лучшего достижения и лучше результата, который показывает человек на том же наборе из 20 тыс. категорий.

+6
4.1k 18
Support the author
Comments 31
Top of the day