Программу научили распознавать автора, жанр и стиль разных картин14 мая 2015 - 11:44 AMT PanARMENIAN.Net - Для создания полноценного искусственного интеллекта ученые выбрали несколько разных направлений, одна из которых – конструкция искусственных нейронных сетей. Они построены по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма и используются для создания программного обеспечения, способного распознавать различные образы, как это делают люди. Ученым Раттергского университета удалось обучить нейронную сеть определению жанра и стиля разных картин. Специалисты использовали подборку живописи Wikiart, включающую в себя 80 тысяч картин авторства более тысячи живописцев, а также информацию об их стиле и жанре. Для обучения программы ученые создали сразу несколько алгоритмов, каждый из которых состоит из нескольких этапов. Первый этап выделяет вектор «визуальных особенностей» каждой картины – ту ее характеристику, которую можно записать численно. Часть подобных характеристик может быть замечена человеком, например, гамма или форма мазка, однако часто они непереводимы на естественный язык. Для выделения характеристик вся информация о картине разбивается на кластеры, из которых потом выбираются самые информативные параметры. Второй этап – записывание визуальных особенностей каждой картины в виде вектор, размерность которого совпадает с числом особенностей. Для этого ученые ввели специальную метрику, как способ вычисления «схожести» нескольких векторов между собой. С их помощью программа определяет имя вероятного автора картины, ее стиль и жанр. Во время исследования алгоритм часто путал художников, имеющих схожий стиль: например, он не делал разницы между Клодом Моне и Камилем Писсарро, которые работали в одном стиле, были друзьями и влияли друг на друга. Также она не всегда успешно отличала различные периоды развития живописи Возрождения, а импрессионизм часто путала с постимпрессионизмом. Однако программа оказалась точнее своих предшественниц: она с точностью 60 процентов определяла автора картины и жанр. Точность определения стиля оказалась гораздо меньше - чуть больше 30 процентов, однако для ряда стилей в подборке было слишком мало примеров. Самое значимое Ара Хачатрян занимал должность генерального директора с апреля 2020 года Правительство одобрило проект налогообложения рекламы, размещаемой на электронных платформах По словам Багдасаряна, в 2020 году компания увеличила число активных пользователей в 20 раз Krisp является одной из 50 наиболее перспективных компаний в сфере ИИ в 2020 году Partner news Самое читаемое в разделе | Глава делегации ФРГ в ПАСЕ: Для Азербайджана нет пути назад в ПАСЕ Для Азербайджана нет пути назад в ПАСЕ: ни сейчас, ни в январе, написал Швабе Посол Франции Анн Буайон вернулась в Азербайджан Буайон была отозвана для консультаций на фоне напряженных отношений между Баку и Парижем Минобороны РА: С представителями Франции осуждены вопросы сотрудничества с ЕС Обсуждены также вопросы региональной безопасности и широкомасштабных реформ, проводимых в Вооруженных силах РА Парламент РА отклонил проект оппозиции о демаркации границы между Арменией и Азербайджаном За проект проголосовали 27 депутатов, против - 51 депутат |