Ученые разработали нейросеть, воссоздающую изображения объектов по мозговой активности (ВИДЕО)

Группа исследователей из Киотского университета разработала нейросеть, способную реконструировать изображения предметов, букв и простых фигур на основе данных о мозговой активности смотрящих на них людей. Препринт статьи, посвященной разработке, был опубликован

на сайте bioRxiv.

Как пишет N+1, созданная японскими учеными нейросеть использует методы глубокого обучения и работает при помощи декодера паттернов изображения в мозговой активности. Изначально нейросеть прошла обучение на парах "изображение - активность", которые были получены при участии трех добровольцев: в ходе эксперимента каждый из участников по пять раз просматривал 1200 изображений.

Используемый нейросетью алгоритм создания изображения основывается на попиксельном изменении случайного изображения таким образом, чтобы элементы этого изображения совпадали с его же элементами, извлеченными из мозговой активности. Для повышения эффективности работы алгоритма исследователи дополнили его глубокой генеративной нейросетью (DGN), которая позволяет приблизить свойства восстановленного изображения к свойствам оригинала, в частности, придает ему правильный цвет.

В ходе испытаний нейросеть смогла воссоздать множество изображений, продемонстрировав наибольшие успехи с простыми фигурами и буквами, в то время как восстановленные изображения предметов и животных получились весьма абстрактными, в чем можно убедиться, посмотрев подготовленный учеными видеоролик. Тем не менее, эффективность работы системы по оценкам системы попиксельной корреляции составила 79,7% без применения DGN и 76,1% при использовании дополнительной нейросети. В тоже время люди смогли правильно определить пары "восстановленное изображение - оригинал" с точностью 96,5% и 99,1%, соответственно, что говорит о пользе применения DGN.

Хотя приведенные цифры говорят о том, что нейросеть успешно справляется с задачей, ее создатели явно могут попробовать улучшить ее работу в части реконструкции фотографий.

Отметим, что алгоритмы на основе нейросетей способны выполнять различные задачи, связанные с изображениями. Например, в июле прошлого года команда исследователей из Массачусетского технологического института (MIT) разработала нейросеть, способную составлять список ингредиентов и рецепт приготовления блюда по его фотографии.

Калькулятор расчета пеноблоков смотрите на этом ресурсе
Все о каркасном доме можно найти здесь http://stroidom-shop.ru
Как снять комнату в коммунальной квартире смотрите тут comintour.net

Мы соц. сетях

View kondrashov’s profile on slideshare
Т Е Л Е Г Р А М

Наши обзоры

Различные обзоры рынков

  • Когда российский бизнес уйдёт в облако +

    Кризис дата-центров, переход на модель Pay as you go, взросление Подробнее
  • Влияние машинного обучения на процесс создания креативного рекламного контента +

    Компании Criteo и IDC провели исследование о влиянии машинного обучения Подробнее
  • Crunchbase: к 2017 году Штаты перестали инвестировать в стартапы из РФ, а россияне в американские не перестали → Roem.ru +

    Crunchbase: к 2017 году Штаты перестали инвестировать в стартапы из РФ, а россияне в американские не перестали → Roem.ru Ещё 5 лет назад американские фонды инвестировали в российские стартапы Подробнее
  • 1
  • 2
  • 3

Рынок в графиках