Секреты невероятной силы нейронных сетей

LSD, нейронные сети и тонкий план, или как работают генераторы виртуальных реальностей

В сеансе решили проверить сущность и влияние разных наркотиков на тонкий план человека.  Далее словами оператора, мои комментарии курсивом.

Опыт применения – 5 раз. В сеансе выявляем следы ЛСД – выглядят как несколько портальчиков-телепортов, открытых в черепной коробке. Они многосторонние, то есть каждый ведет не в строго определенное место, а куда «выкинет».

Есть проходы в высшие состояния, к своему Высшему Я. Есть – в аспект любви, в единство с миром и интеграцию со всем проявленным. Есть два не таких приятных выхода.

Один – в чистый астрал, со всеми приключениями, которые там можно себе отхватить: или классно погулять, или “жестко попасть”. Другой – изнанка мира.

Обратите внимание

Не темные миры, а именно конструктив устройства дуальной вселенной. Технический подвал, так сказать.

Если взглянуть со стороны на то, что представляет собой наша иллюзия, может быть очень непросто по возвращению. Информация очень интересная и, в принципе, полезная, но для неокрепших умов и психики может показаться опасной и страшной, слишком механистичной. Это как лотерея или игральная кость. Принимая такое вещество, ты будто подбрасываешь кубик.

И от того, какая цифра выпадет, зависит, куда сможешь отправиться. 3-5 вариантов, в зависимости от прочих условий.

Исход лотереи обусловлен твоим собственным состоянием в моменте, а также тем, кем и в каких условиях был произведен препарат, кто имел отношение к его изготовлению и распространению, вся технологическая и логистическая цепочка имеет значение.

Люди, которые имели отношение к процессу синтезирования лизергиновой кислоты, оставляют на ней тонкий слой своих энергий и вибраций, способный сместить центр тяжести “игральной кости”.

Условно как небольшое количество дополнительного веса на одной из граней кубика, который увеличивает шанс того, что выпадет именно она. Возникает перекос в сторону того или иного канала.

Но это все микронные доли, искажающие чистую игру вероятностей.

Главное, конечно же, зависит от самого принимающего. От того, какие именно энергии проявлены в нем самом здесь и сейчас. Не важно, через какой телепорт, но человека все равно, так или иначе, проведет в то место, где лежит его ключевой внутренний запрос, наиболее актуальный на сейчас. Только произойти это может либо через проживание чуда и волшебства, либо не самым комфортным образом. Раскроется слой реальности, который наиболее близок по восприятию в моменте, куда больше всего притягивает. Но бывают и сбои. Канал очень эффективный, но не самый чистый и не вполне легальный с точки зрения законов мироздания – ты как буратино засовываешь нос в очаг, когда тебе еще рано, в общем то. За это можно и поплатиться.

Эгрегор ЛСД.

Их несколько. Работают на разных хозяев. Есть темненькие товарищи, которые подкушивают энергию с принимающих, так сказать – таможенный сбор за пересечение границы дозволенного. Есть альтруисты-романтики, приятные вибрационно, которые уверены, что таким образом ускоряют общую эволюцию человеков.

Через них можно очень хорошо проскочить туда, куда своим ходом и на одном своем ресурсе будешь годами добираться, и то, если не заплутаешь. В принципе, никакой особой жести не проявилось.Убрали из головы все телепорты, зачистили следы от этих “кротовых нор”.

Важно

Но пришла информация, что вообще с этим делом лучше поаккуратнее, можно “цепануть” и что-нибудь серьезное, паразитирующую субстанцию на свою нейронную систему. Слишком непрозрачен процесс производства и дистрибуции, никогда не знаешь, через чьи руки это все проходит и кто с каким намерением (да и силой) участвовал в этом процессе, пока препарат не добрался до тебя.

Дело даже не в самом ЛСД, а в людях, через которых он проходит до потребителя, с момента синтеза в лаборатории.Ты не разовьешь с его помощью особые способности, но можно включить память. Или получить новую информацию, через которую распакуются соответствующие состояния, придет некое новое понимание.

Можешь увидеть нечто, трудно различимое в нашей реальности обычными способами из-за того, что глаз “замылен”.

Снимаются барьеры – рамки и шоры, которые стоят на иллюзорном восприятии мира. Пузырь иллюзии, в который ты погружен, может стать на время тоньше или совсем раствориться. Или же человека может вынести из этого пузыря наружу в зрительный зал.

Иногда с попкорном или другими спецэффектами. Там можно и кино посмотреть, да еще и оглядеться по сторонам: что это вообще за место такое. А если смелости хватит – можно встать и выйти в фойе прямо во время сеанса, или в проекционную комнату заглянуть, или директора театра поискать..

При этом точка сборки может и сместиться. Как наверх, так и вбок. И если вбок, то наступают не самые комфортные состояния, когда человек как бы высунул голову из пузыря реальности, но вместо того, чтобы наслаждаться спектаклем и обрабатывать новые знания, путается в шторах и пугается теней на стенах.. Выхода не находит.

Видит иллюзорность и несовершенство этого мира, но не видит света, указывающего выход, и не понимает, что ему теперь делать со всей этой информацией.

То есть, все происходит как бы сбоку, он не стоит под лучом божественного внимания под “правильным” углом, ему холодно и одиноко без путеводной звезды в самом себе, Божественного проявления своего Я, Искры своей..

И, что еще страшнее, по возвращению, это чувство безысходности и пустоты может сохраниться. Обыденность может показаться особо серой и унылой, если в трипе “сбился луч навигатора”.

Совет

Несовершенство мира разглядеть удалось, а то, что здесь все при всем при этом пропитано любовью и откликается на твои собственные вибрации – ускользнуло от внимания..И начинаешь смотреть на мир без этой призмы любви, преобразующей самые обычные вещи в чудеса. “Сбиты прицелы”. Это тяжело.

Насколько долго будет длиться – зависит от уровня проработки человека и его общего состояния. Риски есть. И немалые. Это как вместо хорошо освещенного асфальтированного длинного проспекта срезать путь дворами и подворотнями, через кусты. 20 пройдут спокойно, а на 21го найдется сидящая в кустах какая-нибудь редкая дрянь.Защита от дурака.

Если идешь “мультики посмотреть”, будь готов: однажды покажут так, что мало не покажется. Если идешь в сомнительной компании – тоже будь готов прихватить. Не обессудь. Может прокатить, может – не очень.

ЛСД дает состояния дисолюции эго, когда оно растворяется и переходишь просто в наблюдателя. Отделяешься. Внутренняя склейка духа с эго разрушается, становишься отдельным от своего тела и ума. Внимание “переливается” в состояние не-я, и с этой позиции можно рассматривать все происходящее.

Для этого не обязательно нужен химический катализатор, при определенном уровне внутренней проработки в эти состояния можно выходить и без приема специальных препаратов. Это зависит от возраста души, межвоплощенческих сиддх и даров, полученных при рождении, а во многом от того, какими ценностями живет сам человек, что практикует.

В глубоком потоковом погружении можно получить подобный эффект.

Просим тело вспомнить опыт применения ЛСД и выйти в позицию многомерного наблюдателя. Описать процесс “со стороны”: чем это энергетически отличается от обычных состояний или ИСС, полученных без использования психоделиков. Что происходит с точкой сборки при этом?

Энергетически состояние можно сравнить с очень качественным муляжом или наиточнейшим симулятором. Он в мельчайших деталях воспроизводит процесс, но не отправляет туда человека, а как бы прокручивает ему многомерное кино, со спецэффектами. Имитационная машина, абсолютно гениальная по точности изображения и передачи информации.

Но истинного соединения не происходит. Та же самая виртуальная реальность, только выполненная мастерами не из нашего плана.Дает возможность выйти и просто посмотреть, как оно все устроено. Информационный пакет в виде некого обучающего фильма. Позволяющий через новое знание примерить на себя некие новые состояния.

Но именно примерить, это не будет самим этим состоянием. Его просто продемонстрируют. Это будет имитацией. Очень точной. Не отличишь. Аттракцион для одного зрителя. Энергетической наполненности не несет.Но через возможность просмотра совершенно новых для себя аспектов, это все равно опыт, из которого выносишь умозаключения.

Обратите внимание

Как когда впервые посмотрел фильм Матрица и он перевернул все твое сознание, например. Позволяет визуализировать то, что до этого было сложно осознать и принять в свою систему координат. И эффект присутствия может быть даже больше, чем в реальной жизни.

Голливуд в содружестве с индустрией Virtual Reality вовсю обучаются сейчас сходным технологиям*.

Показывают досконально, как именно это было бы, если бы ты был там. Позволяют представить во всех подробностях и красках. А далее подключаются собственные воображение и органы восприятия.

В идеале, потом ты выходишь из этого фильма, и понимаешь, куда тебе самому стоит смотреть, в какую сторону тянуться. Условная голографическая карта, по ней ты не можешь идти, но можешь примерно прикинуть путь.

Тебе кажется, что в процессе приема таких веществ ты получаешь опыт, но на самом деле этот опыт эфемерен и иллюзорен, ты всего-навсего смотришь кино, и его нельзя пощупать или попробовать на вкус.И переживания, такие яркие во время просмотра, быстро улетучиваются, если не подкрепляешь их работой в том направлении, что заинтересовало.

Но идти придется уже не под препаратами, а самостоятельно, в своем здесь и сейчас. И повторный прием кислоты в надежде продвинуться дальше мало чего даст, в большинстве случаев. Сама информация, которую получаешь во время таких просмотров, тоже во многом иллюзорна. Приходящие озарения могут быть картой сокровищ, а могут быть хорошим качественным вбросом дезы.

Зависит от того, кто кино крутит, кто стоит за этим, при умении перепрошить марку с кислотой и зашаманить ее в своих интересах не сложно. А уж в процессе синтеза кислоты заложить в нее определенные установки – вообще плевое дело. Риски того, что будет оказано серьезное негативное влияние достаточно высоки.

Изначально это все синтезировалось из спорыньи, произрастающей на зерновых (рожь, пшеница), но в настоящее время в синтезируемый продукт добавляют все больше и больше чужеродных химических веществ, для увеличения объёма и с другими целями. Часть этих веществ весьма активна и обладает собственными качествами, последствия приема которых трудно предсказать.

Важно

Формулу делают все более и более сложной, и на пользу ей это не идет, мягко говоря. Помимо чисто коммерческой выгоды таких подмешиваний, есть и эгрегориальные штучки – добавляются специальные элементы, способные паразитировать на внимании реципиента, как в процессе, так и после приема, и откачивать энергию, таким образом.

Заряженная химия оседает, прописывается в тонких телах и у эгрегора остается доступ.В. Можно ли сказать, что ЛСД – это своего рода неудавшаяся попытка просветления человечества, учитывая движение peace and love в 1960-х?О. Это можно сравнить с появлением кино в нашей цивилизации..

Оно появилось с просветительской целью, как способ визуального тиражирования полезного контента. Но дальше его стали использовать кто во что горазд, в том числе для трансляции всевозможных отклонений. И сейчас оно несет доброе-вечное только в том случае, если эти энергии были вложены на стадии создания ленты.

С таким же успехом на кинопленку можно вложить все самое извращенное и ужасное, что есть в этом мире, еще и приукрасить. ЛСД – кинематографический тонкоплановый аттракцион. Можно сказать, что изначально он был задуман как “камера вознесения”, пусть и виртуальная, но позволяющая на себя примерить этот опыт, очень точно и объемно. Но с учетом тех искажений, которые есть на Земле, каналом сильно заинтересовались и стали его использовать уже под гораздо более приземленные и низменные цели.

*Компьютерные нейросети

Как известно, многим под психоделиками повсюду “мерещатся” размытые линии и глаза (и не только. О примерно таких же золотых нитях, фигурах, сотах , цифровых символах и сеточках рассказывают люди в медитациях, иногда снах или переходных состояниях).

Источник: https://digitall-angell.livejournal.com/848240.html

Нейросети

Интерес к тому, как устроен и как работает мозг, у человечества наблюдался всегда. Ещё с глубокой древности философы и теологи выдвигали свои теории и концепции работы мозга.

Но их усилия были направлены в основном на то, чтобы описать алгоритм его действия, а их наблюдения заслуживают своего места в психологии.

Однако устройство мозга так и оставалось загадкой до тех пор, пока наука не шагнула достаточно далеко, а это случилось только в 20 веке.

Мозг – электросеть!

К такому выводу пришли нейробиологи и нейроанатомы. Оказалось (чтобы узнать это, науке потребовалось, во-первых, дорасти до осознания электричества, а во-вторых, изобрести микроскоп), что мозг оперирует электрическими сигналами, которые передаются между отдельными единицами мозга – нейронами.

Что удалось выяснить науке ?

  • Мозг невероятно сложен
  • Мозг состоит из миллиардов нейронов
  • Мозг работает как гигантская электросеть
  • Импульсы в мозге передаются со скоростью электричества, то есть с максимально возможной скоростью во вселенной, которая равна скорости света

Герой одной арабской сказки на вопрос сфинкса «Что быстрее всего на свете?», ответил «Мысль». В силу принадлежности к своей эпохе он не знал слова «электричество», но в итоге попал в самую точку!

Читайте также:  Дети учат новые слова, используя, по мнению психологов, тот же метод, что и роботы

Интересно, что если философам и психологам более-менее удалось понять, как работает мозг (притом что они не представляли, как он устроен), то нейробиологи столкнулись с обратной проблемой: как устроен мозг, они вроде бы смогли понять, но вот особенности его функционирования – тайны за семью печатями до сих пор.

Однако какие-то попытки всё же увенчались успехом.

Закон обучения

Этот закон вывел учёный Д. Хэбб в 1949 году. Он первым заявил о способности мозга обучаться (что, впрочем, очевидно из обычных бытовых наблюдений). С этого момента появляется интерес к искусственным нейросетям. Учёные ставят перед собой две пересекающихся задачи:

  • Понять, как работает человеческий мозг
  • Копировать его принцип работы в искусственных системах

Первые электросети и их кризис

На волне интереса к этой тематике были начаты масштабные исследования нейросетей в 50х-60х годах прошлого века. «На острие атаки» были учёные Минский и Розенблатт. Они занимались конструированием электрических сетей со свойствами, близкими к нейросетям. Поначалу всё шло хорошо, но с усложнением задач стало очевидно, что нейросети не справляются с ними.

Закончилось всё тем, что Минский опубликовал большой труд, в котором заявил о невозможности дальнейшего развития нейросетей, по причине того, что они неспособны преодолевать некоторые препятствия, в частности не способны выполнить функцию исключающего «ИЛИ» (на улице день или ночь, дождь или ясно). По этой причине исследования были заброшены на несколько десятилетий. Приговор Минского нейросетям некоторые посчитали таким же, как приговор вечному двигателю, который создать объективно невозможно.

Нейросети в наше время

Появление компьютерных технологий в итоге прорвало ту плотину, на которую натолкнулись исследователи 20 века. Сейчас нейросети успешно моделируются с помощью цифровых технологий. Хотя сегодняшним разработкам ещё очень далеко до уровня человеческого мозга, но очевидно, что в их исследовании началась новая эра, и всё предвещает стремительное развитие этой технологии в ближайшие годы.

Источник: https://quantpro.ru/archives/5245

Сила мысли человека: как мысли могут стать реальностью

11.03.2016

Я уже рассказывала вам о Джо Диспенза и о том, как я восхищаюсь его книгами и его работой в статье Джо Диспенза: как мысли творят нашу реальность.

В одной из своих книг Джо рассказывает о необычном эксперименте, который доказывает силу мысли человека и показывает как мысли могут стать реальностью. Я применила это в своей жизни, и вот что вышло >>>

С удовольствием делюсь с вами описанием этого эксперимента:

Джо Диспенза: Нейрофизиологические исследования подтвердили, что для изменения мозга — а значит, и убеждений, моделей поведения и отношения к жизни — достаточно начать думать по-другому (иначе говоря, необязательно менять что-то во внешнем мире).

При мысленной репетиции  какого-либо действия (т. е. когда мы неоднократно представляем себе процесс его совершения) нейронные связи перестраиваются в соответствии с нашими целями.

Совет

Мы можем сделать свои мысли настолько реальными, что изменения в мозгу будут такими же, как если б это событие уже произошло в действительности. Каждый из нас в состоянии настроить мозг на опережение внешнего мира.

Приведу пример.

В книге «Развивайте свой мозг» я рассказывал об одном исследовании: члены одной группы в течение пяти дней по два часа в день мысленно  репетировали фортепианные упражнения для одной руки, не дотрагиваясь до клавиш.

Вторая группа такой же период отрабатывала аналогичные движения пальцев вживую, на клавиатуре.

В результате в мозгу участников обеих групп произошли практически идентичные изменения.

Функциональное сканирование мозга показало, что у всех участников отмечается активация и рост числа нейронных кластеров в одной и той же части мозга.

То есть у тех, кто играл гаммы и аккорды лишь в мыслях, образовалось почти столько же новых нейронных связей, что и у тех, кто проделывал это физически.

Отсюда следуют два важных вывода.

Во-первых, мы действительно способны изменить мозг, начав мыслить по-другому.

А во-вторых, если мы сосредоточены на какой-либо идее, мозг вообще перестает отличать внутренний мир наших мыслей от внешней действительности. Таким образом, наши мысли буквально становятся реальностью.

По теме: Как релаксация поможет вам исполнять желания?

Обратите внимание

От понимания этого принципа напрямую зависит, получится ли у вас изменить прежние привычки (разорвать старые нейронные связи) и приобрести новые (сформировать новые нейронные сети).

Поэтому давайте подробно разберем, как шло приобретение навыка у тех испытуемых, кто практиковался в игре на фортепиано в мыслях, но ни разу не дотронулся до клавиш.

Процесс приобретения любого навыка состоит из четырех этапов:

  • усвоение информации,
  • практическая отработка,
  • фокусировка внимания
  • и повторение.

Каждый этап сопровождается определенными изменениями в мозгу. При этом неважно, как именно приобретается навык: на практике или на уровне мыслей.

На этапе усвоения информации  образуются новые нейронные связи; в процессе практической отработки  подключается тело, которое должно испытать соответствующее ощущение. А фокусировка внимания  и неоднократное повторение  ведут к изменению мозга.

У тех участников, которые играли аккорды и гаммы на фортепиано, образовались новые нейронные связи, так как процесс обучения строился по указанной формуле.

Те же, кто практиковался только мысленно, все равно следовали этой формуле, но за одним исключением: без вовлечения в процесс тела. Однако они с легкостью представляли себя играющими на пианино.

Как вы помните, после многократных ментальных тренировок у участников второй группы произошли те же неврологические изменения, что и у их коллег, которые действительно ударяли по клавишам.

В их мозгу тоже образовались новые нейронные сети, а значит, эти люди действительно практиковались в игре на фортепиано, хотя и за пределами физического опыта.

Можно сказать, что их мозг «побывал в будущем», предварив реальный опыт музицирования.

Эту практику я даю в своем бесплатном вебинаре по исполнению желаний. И она приносит потрясающие результаты>>>

Мы, люди, обладаем увеличенной лобной долей мозга и уникальной способностью придавать мыслям ощущение реальности.

Важно

Поэтому наш передний мозг может спокойно «убавлять звук» внешней среды, и ничто не будет отвлекать разум от обработки одной-единственной нужной мысли.

Подобный внутренний процесс позволяет настолько глубоко погрузиться в ментальные картины, что нейронные связи мозга изменяются точно так же, как и под воздействием реального события.

Когда мы научимся изменять мозг независимо от внешней среды и затем целенаправленно погружаться в желаемую реальность, постоянно удерживая ее в фокусе внимания, мозг будет опережать  действительность.

Вот что такое мысленная репетиция — важный инструмент отвыкания от себя. Если постоянно думать о чем-то одном, исключив все прочие темы, то в какой-то момент наши мысли начнут ощущаться как реальность.

Когда же это произойдет, нейронные сети мозга перестроятся в соответствии с новым ощущением.

Вот так мысли и меняют структуру мозга, а следовательно, и состояние ума.

По теме: Брайн Трейси: МЫСЛИ МАТЕРИАЛЬНЫ!

Чтобы отвыкнуть от себя, надо уяснить, что изменение нейронной структуры возможно и без физического взаимодействия с окружающей средой.

Изменяя структуру мозга до  наступления желаемых событий, мы создаем необходимые нейронные связи, которые помогут нам вести себя в соответствии со своим намерением еще до того, как оно станет реальностью.

Регулярно «прокручивая» в уме более эффективные действия, мысли и состояния, мы «устанавливаем» нейронное оборудование, которое подготовит нас к новым событиям.

Но это не все.

Совет

Как вы помните, под оборудованием я подразумеваю физиологию мозга, его анатомическое строение, вплоть до нейронного уровня.

Постоянно загружая новое оборудование и совершенствуя его работу, вы получите новую нейронную сеть, которую можно сравнить с компьютерной программой. И теперь эта программа (к примеру, модель поведения, отношение или эмоциональное состояние), как и положено, будет запускаться автоматически.

Итак, мы подготовили свой мозг к новым событиям, и — вуаля! — теперь разум готов к переходу на новый уровень. Когда мы изменяем разум, меняется и мозг; когда мы меняем мозг, меняется и разум.

И когда придет время проявить верность своему идеалу вопреки внешним опровержениям, мы вполне справимся с этой задачей и будем готовы мыслить и действовать по-новому.

Самое главное — сохранять твердую, непоколебимую уверенность в реальности будущего.

Как правильно визуализировать по методу Джо Диспенза, смотрите в этом видео

И чем детальнее вы представляете свое поведение при наступлении желаемого события, тем проще вам будет перейти на новый уровень существования.

Итак, готовы ли вы поверить в будущее, которого нельзя ни увидеть, ни ощутить, но о котором вы думали столько раз, что в нейронной структуре мозга уже отражен желаемый опыт, хотя событие не произошло?

Если вы ответили утвердительно, значит, из летописи прошлого ваш мозг превратился в карту будущего.

Теперь вы знаете, что мы в силах изменить свой мозг, начав думать по-новому. И я пришлашаю вас присоединиться к моему бесплатному вебинару, где мы вместе реализуем ваши желания в реальности. Регистрируйтесь здесь прямо сейчас >>>

Вы знаете, что вполне реально произвести аналогичные изменения на уровне тела, чтобы и оно заранее испытало ощущение от желаемого события. И знаете, как мысли могут стать реальностью. Осталось сделать один небольшой шаг…

Важная информация? Ценная статья? Расскажи о ней друзьям!

Источник: https://silavmisli.ru/priroda-myslej/joe-dispenza.html

Изучаем нейронные сети за четыре шага

Рассказывает Per Harald Borgen 

В этот раз я решил изучить нейронные сети. Базовые навыки в этом вопросе я смог получить за лето и осень 2015 года. Под базовыми навыками я имею в виду, что могу сам создать простую нейронную сеть с нуля. Примеры можете найти в моих репозиториях на GitHub. В этой статье я дам несколько разъяснений и поделюсь ресурсами, которые могут пригодиться вам для изучения.

Шаг 1. Нейроны и метод прямого распространения

Так что же такое «нейронная сеть»? Давайте подождём с этим и сперва разберёмся с одним нейроном.

Нейрон похож на функцию: он принимает на вход несколько значений и возвращает одно.

Круг ниже обозначает искусственный нейрон. Он получает 5 и возвращает 1. Ввод — это сумма трёх соединённых с нейроном синапсов (три стрелки слева).

Обратите внимание

В левой части картинки мы видим 2 входных значения (зелёного цвета) и смещение (выделено коричневым цветом).

Входные данные могут быть численными представлениями двух разных свойств. Например, при создании спам-фильтра они могли бы означать наличие более чем одного слова, написанного ЗАГЛАВНЫМИ БУКВАМИ, и наличие слова «виагра».

Входные значения умножаются на свои так называемые «веса», 7 и 3 (выделено синим).

Теперь мы складываем полученные значения со смещением и получаем число, в нашем случае 5 (выделено красным). Это — ввод нашего искусственного нейрона.

Потом нейрон производит какое-то вычисление и выдает выходное значение. Мы получили 1, т.к. округлённое значение сигмоиды в точке 5 равно 1 (более подробно об этой функции поговорим позже).

Если бы это был спам-фильтр, факт вывода 1 означал бы то, что текст был помечен нейроном как спам.

Иллюстрация нейронной сети с Википедии.

Если вы объедините эти нейроны, то получите прямо распространяющуюся нейронную сеть — процесс идёт от ввода к выводу, через нейроны, соединённые синапсами, как на картинке слева.

Я очень рекомендую посмотреть серию видео от Welch Labs для улучшения понимания процесса.

Шаг 2. Сигмоида

После того, как вы посмотрели уроки от Welch Labs, хорошей идеей было бы ознакомиться с четвертой неделей курса по машинному обучению от Coursera, посвящённой нейронным сетям — она поможет разобраться в принципах их работы. Курс сильно углубляется в математику и основан на Octave, а я предпочитаю Python. Из-за этого я пропустил упражнения и почерпнул все необходимые знания из видео.

Сигмоида просто-напросто отображает ваше значение (по горизонтальной оси) на отрезок от 0 до 1.

Первоочередной задачей для меня стало изучение сигмоиды, так как она фигурировала во многих аспектах нейронных сетей. Что-то о ней я уже знал из третьей недели вышеупомянутого курса, поэтому я пересмотрел видео оттуда.

Важно

Но на одних видео далеко не уедешь. Для полного понимания я решил закодить её самостоятельно. Поэтому я начал писать реализацию алгоритма логистической регрессии (который использует сигмоиду).

Это заняло целый день, и вряд ли результат получился удовлетворительным. Но это неважно, ведь я разобрался, как всё работает. Код можно увидеть здесь.

Вам необязательно делать это самим, поскольку тут требуются специальные знания — главное, чтобы вы поняли, как устроена сигмоида.

Шаг 3. Метод обратного распространения ошибки

Понять принцип работы нейронной сети от ввода до вывода не так уж и сложно. Гораздо сложнее понять, как нейронная сеть обучается на наборах данных. Использованный мной принцип называется методом обратного распространения ошибки.

Вкратце: вы оцениваете, насколько сеть ошиблась, и изменяете вес входных значений (синие числа на первой картинке).

Процесс идёт от конца к началу, так как мы начинаем с конца сети (смотрим, насколько отклоняется от истины догадка сети) и двигаемся назад, изменяя по пути веса, пока не дойдём до ввода.

Для вычисления всего этого вручную потребуются знания матанализа. Khan Academy предоставляет хорошие курсы по матанализу, но я изучал его в университете.

Также можно не заморачиваться и воспользоваться библиотеками, которые посчитают весь матан за вас.

Скриншот из руководства Мэтта Мазура по методу обратного распространения ошибки.

Читайте также:  Wigl научит детей программированию при помощи музыки

Вот три источника, которые помогли мне разобраться в этом методе:

В процессе прочтения первых двух статей вам обязательно нужно кодить самим, это поможет вам в дальнейшем. Да и вообще, в нейронных сетях нельзя как следует разобраться, если пренебречь практикой.

Совет

Третья статья тоже классная, но это скорее энциклопедия, поскольку она размером с целую книгу. Она содержит подробные объяснения всех важных принципов работы нейронных сетей.

Эти статьи также помогут вам изучить такие понятия, как функция стоимости и градиентный спуск.

Шаг 4. Создание своей нейронной сети

При прочтении различных статей и руководств вы так или иначе будете писать маленькие нейронные сети. Рекомендую именно так и делать, поскольку это — очень эффективный метод обучения.

Ещё одной полезной статьёй оказалась A Neural Network in 11 lines of Python от IAmTrask. В ней содержится удивительное количество знаний, сжатых до 11 строк кода.

Скриншот руководства от IAmTrask

После прочтения этой статьи вам следует написать реализацию всех примеров самостоятельно. Это поможет вам закрыть дыры в знаниях, а когда у вас получится, вы почувствуете, будто обрели суперсилу.

Поскольку в примерах частенько встречаются реализации, использующие векторные вычисления, я рекомендую пройти курс по линейной алгебре от Coursera.

После этого можно ознакомиться с руководством Wild ML от Denny Britz, в котором разбираются нейронные сети посложнее.

Скриншот из руководства WildML

Теперь вы можете попробовать написать свою собственную нейронную сеть или поэкспериментировать с уже написанными. Очень забавно найти интересующий вас набор данных и проверить различные предположения при помощи ваших сетей.

Для поиска хороших наборов данных можете посетить мой сайт Datasets.co и выбрать там подходящий.

Обратите внимание

Так или иначе, теперь вам лучше начать свои эксперименты, чем слушать мои советы. Лично я сейчас изучаю Python-библиотеки для программирования нейронных сетей, такие как Theano, Lasagne и nolearn.

Удачи!

Перевод статьи «Learning How To Code Neural Networks»

Источник: https://tproger.ru/translations/learning-neural-networks/

Три революции нейронных сетей

Сергей Николенко – Chief Research Officer, Neuromation

Мы живём в разгар очередной революции в искусственном интеллекте, новой волны популярности искусственных нейронных сетей, которая началась около десяти лет назад.

В 2005-2006 годах группы исследователей под руководством Джеффри Хинтона (Geoffrey Hinton) в университете Торонто и Йошуа Бенджи (Yoshua Bengio) в университете Монреаля сумели обучить глубокие нейронные сети, и это перевернуло весь мир машинного обучения. Теперь в самых разных предметных областях лучшие результаты получаются с помощью глубоких нейронных сетей.

Однако так было не всегда. Искусственный интеллект переживал три основные волны энтузиазма, три «революции искусственного интеллекта», и каждая из этих трёх революций оказывалась связана с нейронными сетями. Давайте разберёмся подробнее…

Первая революция: перцептрон и большие надежды

Рождение революции прекрасно, как появление на свет ребенка, его первая бессмысленная улыбка, его первые невнятные слова, трогательно умилительные, когда они произносятся с трудом лепечущим, неуверенным в себе розовым язычком…

Аркадий Аверченко. Дюжина ножей в спину революции

Идея искусственного интеллекта давно занимала людей. Гефест конструировал себе роботов-андроидов, например гигантского человекоподобного робота Талоса, которого позже отдали охранять Крит.

Особо мудрые раввины могли создавать големов, а после доктора Франкенштейна идея искусственного интеллекта прочно обосновалась в литературе.

Однако как наука искусственный интеллект совсем молод: за точку отсчёта обычно берут статью Тьюринга Computing Machinery and Intelligence («Вычислительные машины и разум»), опубликованную в 1950 году в журнале Mind.

Оригинальная статья Тьюринга.

Он умел взять быка за рога…

В этом эссе великий логик и информатик предложил идею теста Тьюринга, которая оказалась необычайно плодотворной и до сих пор может служить вполне адекватным методом проверки на способность мыслить. Однако пока это была чистая теория, а серьёзные практические успехи искусственного интеллекта сразу же оказались связаны с нейронными сетями.

И выглядела эта модель очень внушительно…

Интересно отметить, что искусственные нейронные сети появились даже раньше, чем сам искусственный интеллект: основополагающая работа Уоррена МакКаллоха и Уолтера Питтса о простой модели нейрона относится к 1943 году, а уже в 1949 Дональд Хебб предложил первые алгоритмы обучения. Про обучение по Хеббу до сих пор иногда вспоминают в вероятностных моделях, но в целом оно оказалось слишком сложным и хрупким для реализации.

Будущее было за куда более простым методом обучения нейросетей – градиентным спуском, который был реализован в том числе в первом перцептроне Франка Розенблатта. Перцептрон – это один искусственный нейрон, т.е. в 1958 году Розенблатт с коллегами сумели построить модель одного нейрона, почти в точности по МакКаллоху и Питтсу.

Современные глубокие нейронные сети могут состоять из миллионов искусственных нейронов, каждый из которых делает примерно то же, что перцептрон Розенблатта. Для конца пятидесятых и один работающий перцептрон был, конечно, выдающимся достижением.

Однако, как это часто бывает, его поспешили слишком сильно разрекламировать.

New York Times, не какой-то таблоид, на полном серьёзе писал, что теперь, когда перцептрон способен понять, слева или справа расположены яркие точки на фотографии, самое сложное уже позади: через пару лет появятся компьютеры, способные вести себя как человек, мыслить и улучшать самих себя.

Важно

Первые шаги искусственного интеллекта – чрезвычайно интересная тема.

Можно было бы рассказать и о том, как потерпели неудачу проекты по автоматическому выводу, и о том, как жена Норберта Винера отбросила искусственный интеллект на десять лет назад, и о проекте по машинному переводу с русского на английский, мотивированном холодной войной… Но об этом в другой раз, а сейчас пора двигаться дальше, ко второй революции, до которой оставалось ещё больше десяти лет.

Вторая революция: теоретически всё работает

Но когда ребенку уже четвертый год, а он торчит в той же колыбельке, когда он четвертый год сосет свою всунутую с самого начала в рот ножку, превратившуюся уже в лапу довольно порядочного размера… Это уже не умилительный, ласкающий глаз младенец, а, простите меня, довольно порядочный детина, впавший в тихий идиотизм.

Там же, продолжение цитаты

Источник: https://www.if24.ru/tri-revolyutsii-nejronnyh-setej/

Нейронные сети: как работает мозг

В 2011 году, когда фанаты Apple стояли в очередях за новыми айфонами, The New York Times опубликовала статью «You Love Your iPhone. Literally» (Вы влюблены в свой iPhone. На самом деле).

В ней рассказывалось об эксперименте, в ходе которого автор сканировал мозг 16 человек, слушающих аудиозаписи звуков звонящих или вибрирующих айфонов либо смотрящих видео с их изображением. Сканирование выявило активность островковой доли — области головного мозга, которая активизируется, когда человек чувствует любовь.

«Мозг испытуемых реагировал… так же, как на присутствие или приближение любимого человека… — писал автор. — Они любили свои айфоны».

В ответ Times получила возмущенное письмо, подписанное десятками нейробиологов, где говорилось, что треть всех нейровизуализационных обследований фиксирует активность островковой доли. Эта область активна, когда человек ощущает изменение температуры или просто дышит.

Вообще-то в 2007 году та же Times писала, что эта область мозга задействуется, когда люди испытывают чувство, противоположное любви. В статье, озаглавленной «This Is Your Brain on Politics» (Что ваш мозг думает о политике), активность островковой доли связывалась с раздражением.

Автор утверждал, что пиковые значения были зафиксированы у мужчин, когда они реагировали на ­слово «республиканец». В газету и тогда ­пришло ­гневное письмо ученых.

Эти две статьи Times — пример того, что ученые называют «порнухой про мозг»: по их мнению, ведущие СМИ слишком упрощают достижения нейробиологии.

После подобных публикаций появляются как грибы после дождя армии нейроконсультантов, утверждающих, что они могут объяснить все секреты управления и маркетинга — с точки зрения работы мозга.

Совет

При всей сомнительности излагаемых в этих материалах выводов они обычно основаны на анализе снимков, сделанных во время процедуры функциональной магнитно-резонансной томографии (ФМРТ), главного инструмента нейробиологии.

Эти изображения словно навязывают подкупающе простые объяснения сложного явления. Но дело в том, что ФМРТ не всегда показывает причинно-следственную связь. Более того, мышление и поведение не «накладываются» на области мозга один к одному.

Невозможно, изучая головной мозг человека, который смотрит по телевизору рекламу, сказать, что ему больше нравится — кока-кола или пепси. Невозможно, исследуя мозг двух генеральных директоров, сказать, кто из них более сильный руководитель.

Сама по себе активность островковой доли еще не доказывает, что вы испытываете к своему ­айфону те же чувства, что и к своей невесте.

Чтобы понять, как неврологические процессы действительно связаны с управлением, лидерством и маркетингом, надо отделить факты от вымысла, отсеять наивные интерпретации и составить более сложную картину науки о мозге.

И это уже понемногу происходит. Благодаря многим факторам — развитию технологии ФМРТ, появлению новых статистических методов и даже объявленному президентом Обамой проекту создания полной карты головного мозга человека — нейробиологи начинают мыслить новыми, более точными категориями.

Они переходят от изучения активации областей мозга к изучению того, как параллельно активизируются сети областей мозга.

Обратите внимание

Это можно сравнить с работой детектива, который раньше, восстанавливая картину преступления, смотрел записи одной камеры слежения, а теперь — сделанные множеством камер, установленных в разных местах.

Новые инструменты и методы уже привели к новым открытиям, связанным с биологией нашего сознания, и углубили наше понимание важных, с точки зрения управления, моментов, например того:

  • как стимулировать творческое мышление;
  • как структурировать удовольствие;
  • какую роль в принятии решений играют эмоции;
  • какие возможности открывает многозадачная работа и в чем ее опасности.

Взгляд через призму нейронных сетей не так заманчив, как нынешний популярный взгляд на нейробиологию. Настоящая нейробиология, основанная на изучении сетей, сложнее. Хаотичнее. Но настоящая наука — это всегда хаос.

Ни минуты не сомневаемся, что наши рассуждения могут вызвать протесты других нейробиологов; наука так молода, что до единого мнения еще далеко и новые исследования чуть не каждую секунду уточняют то, что мы уже знаем о мозге. Тем не менее мы уверены в своем «промежуточном отчете» о тех открытиях нейробиологии, сделанных за последние 15 лет, которые уже получили веское эмпирическое обоснование.

«Нейробиология на удивление мало рассказала нам о том, как работает мозг, но кое-что она рассказала очень хорошо», — говорит один наш бывший коллега. Вот этому «кое-чему» и посвящена статья. Сейчас нейробиологам известны 15 нейронных сетей и субсетей головного мозга.

Мы расскажем о четырех системах, которые вызывают у ученых меньше всего споров: это сеть пассивного режима, сеть удовольствия, сеть эмоций и сеть контроля. Это основные общепризнанные нейронные сети, роль их становится все понятнее — равно как и их важность для управленцев.

Как раскрепостить новаторские способности

Одно из самых ярких нейробиологических открытий последнего десятилетия заключается в следующем: мозг никогда не находится в состоянии полного покоя.

В периоды бодрствования, когда человек не сосредоточен на конкретных мыслях («витает в облаках» или полностью «отключился»), особая сеть участков мозга находится во включенном состоянии. Ее называют сетью пассивного режима.

Уже само ее обнаружение произвело переворот в науке: теперь мы знаем, что мозг обрабатывает не только новую информацию, поступающую от пяти органов чувств, но и уже усвоенную, причем занимается этим значительную часть времени.

Кроме того, сеть пассивного режима отвечает за одну из самых важных наших способностей — трансцендентальность, или «выход за пределы» — к познанию умозрительных, независимых от опыта явлений.

Важно

Представлять себе, что может происходить в другом месте, в другое время, в голове у другого человека или вообще в совершенно ином мире, могут только люди — и именно благодаря активности сети пассивного режима.

«Выходя за пределы», человеческий мозг «отвлекается» от внешних условий, а значит, перестает реагировать на внешние раздражители.

Источник: https://hbr-russia.ru/management/operatsionnoe-upravlenie/a12430

Анатолий Старостин. Что нужно знать о нейросетях и чего от них ждать

Успех приложения Prisma, музыкальный альбом «Нейронная оборона», тексты к которому написал робот, — очередные плоды развития искусственного интеллекта. Новые открытия будут случаться всё чаще.

Искусственные нейронные сети теперь доступны не только крупным компаниям и закрытым лабораториям — их стали применять стартапы, которые работают с анализом текстовых, голосовых и визуальных данных.

Песни, которые собрал робот из текстов «Гражданской обороны», — явление не уникальное. Многие компании уже генерируют не только стихи, но и прозу, официальные документы, комментарии к матчам и другое.

Уже есть системы, позволяющие создавать музыку с помощью нейронных сетей так, чтобы мелодия походила на чьё-то произведение. Так, например, работает проект Wolfram Tones, позволяющий составлять собственные композиции. Этого эффекта теоретически можно добиться и с воспроизведением голоса.

Обработав голос и музыку Егора Летова через нейросеть, можно достичь ещё большего сходства с его оригинальным творчеством. Правда, на это потребуются большие технологические мощности и время.

Первые исследования в области нейросетей относятся к середине XX века. Тогда в успех их практического применения мало кто верил: для работы нейросетей не хватало вычислительных мощностей. С тех пор человечество сильно продвинулось в разработке новых технологий, компьютеры стали мощнее, процессоры — производительнее и компактнее.

В 2006 году стало ясно, что для работы алгоритмов нейронных сетей хорошо подходят графические процессоры (GPU), которые раньше использовались для совсем других задач: создания 3D-графики или игр.

Совет

Это позволило обучать нейронные сети гораздо лучше и быстрее по сравнению с обычными процессорами.

Со временем появились результаты тестирований и статьи, из которых стало понятно, что с помощью нейронных сетей можно решать задачи в области машинного обучения.

Сегодня при задаче текстового анализа нейросети успешно применяются для поиска в текстах персон, локаций, организаций или определения тональности текста. Правильно настроенные нейронные сети могут определить нетривиальные зависимости в тексте. Например, когда в социальной сети вы находите отзыв «Автомобиль замечательный, но не едет», технологии определяют, что отзыв негативный.

Читайте также:  Мнение: почему интерес к искусственному интеллекту увеличивается?

По своему строению нейронные сети — это большой конструктор. Существуют целые классы алгоритмов нейросетей (сверхточные, рекурентные, рекурсивные), их применение зависит от специфики конкретных задач.

Главное отличие нейронных сетей от других технологий в том, что они требуют минимальной работы с признаками (feature engineering).

Если при классическом машинном обучении чаще всего приходится производить сложные алгоритмические процедуры с исходными обучающими данными, то нейронные сети удаётся хорошо обучать на сырых данных. Релевантные для обучения признаки там вычисляются автоматически.

Так, например, при анализе изображений нейронным сетям на вход можно подавать просто информацию о цветах всех точек изображения — все сложные обобщения сети делают сами.

Работа с текстами гораздо сложнее работы с изображениями. Буквы складываются в слоги, слоги — в слова, слова — в предложения, и за каждым фрагментом текста всегда скрывается смысл.

Обратите внимание

Для ручного описания обучающих признаков при решении той или иной задачи в области анализа текстов нужно быть высококлассным лингвистом и потратить массу времени и усилий.

Нейронным же сетям на вход можно подать довольно примитивные данные (например, результаты морфологического анализа вместе с примитивной разметкой отдельных ключевых слов), а на выходе получать качественный результат. Использование нейронных сетей при работе с текстом экономит время и усилия, а следовательно, снижает финансовые затраты.

В ABBYY мы ведём эксперименты по использованию нейронных сетей для распознавания и анализа текстов и часто применяем технологии анализа, разработанные ранее. Мы рассчитываем, что эти эксперименты позволят нам в будущем расширить возможности наших решений.

Многие примеры применения нейросетей сегодня кажутся развлечением. Важно понимать, что и некоторые серьёзные задачи с их помощью уже сегодня решаются быстрее, проще, а главное — дешевле, чем всего пару лет назад. Это меняет подход к работе с любыми данными.

Нейронные сети — это ещё и мощный катализатор для развития новых аппаратных средств. Появились целые промышленные комплексы, например Amazon Web Services, где можно запросто арендовать графические процессоры для построения собственных нейронных сетей. Сегодня нейросети уже прекрасно справляются с анализом текстовых, аудио- и визуальных данных.

Источник: https://secretmag.ru/opinions/anatolij-starostin-chto-nuzhno-znat-o-nejronnyh-setyah.htm

Нейросети: просто о сложном

Нейросети — это такие искусственные мозги, которые могут без труда обставить лучших игроков в го или шахматы, рисовать как известные художники, водить авто, быть кассирами в магазинах, писать песни.

Пройдет лет 20-30, и часть работы, которая сейчас по силам только квалифицированным специалистам, «переложат на плечи» нейронным сетям. Кто знает, может на старости лет мы с вами окажемся полностью в виртуальном мире, а тут — в реальном — будут хозяйничать машины. Почти как в «Матрице», хе-хе.

Бояться пока нечего, но знать, что это такое стоит — за искусственным интеллектом будущее.

Что такое нейронные сети?

Искусственная нейронная сеть — это математическая модель, в основе которой те же принципы, что и в биологических нейронных сетях. Они даже были придуманы в процессе изучения деятельности мозга.

Состоит искусственная нейронная сеть (ИНС) из маленьких процессоров-нейронов. Каждый из них работает только с крупицей общей поступающей информации и выполняет простейшую роль. Но если объединить эти ячейки, они смогут справиться с задачами, которые не под силу привычным методам программирования.

Главной способностью ИНС является их возможность к обучению. С каждым использованием, с каждым прогоном нейронная сеть допускает все меньше ошибок и выдает результат все более близкий к идеальному.

Важно

Вот небольшой пример: ИНС просят установить, что нарисовано на картинке. Обработав 100 примеров сеть понимает, что это собака, обработав 1 000 — сможет определить породу, обработав 1 000 000 — возраст.

Кто и как их создал?

Спасибо за создание столь удобного инструмента стоит сказать ученым У. Питту (W. Pitts) и У. Маккалоку (W. McCulloch). Они сформировали само понятие нейронной сети.

Произошло это еще в 1943 году, а Н. Винер (N. Wiener) предложил реализовать концепцию при помощи вакуумных ламп.

Он же в своей работе о кибернетике представил биологические процессы организма в виде математических моделей.

Спустя 6 лет, в 1949-м, Д. Веббом (D. Hebb) был предложен первый алгоритм обучения, а последующие годы отметились созданием сразу нескольких принципиальных вариантов ИНС:

  • 1958 год — создание перцептона Ф. Розенблаттом (F. Rosenblatt). Используется для прогнозирования погоды, распознавания образов и подобных задач;
  • 1960 — разработка адалина Уидроу(B. Widrow B) и Хоффом (M. Hoff). Нашел применение в системах адаптивного управления и в задачах предсказания. До сих пор является стандартным элементом ряда систем обработки сигналов;
  • 1972 — создание нейронных сетей нового типа, способных работать в качестве памяти;
  • 1975 — появление когнитрона, самоорганизующейся сети для распознавания образов;
  • 2007 — создание Джеффри Хинтоном (Geoffrey Hinton) алгоритмов глубокого обучения.

История ИНС циклична, в ней встречаются как долгие периоды спада интереса, так и молниеносные взлеты. Сейчас мы имеем дело как раз с пиком интереса. За такой ажиотаж следует сказать спасибо разработке новых алгоритмов обучения. Они позволили нейросетям выйти на современный уровень.

Нейронные сети умеют обучаться?

Это и есть их главная фишка. Если алгоритмы попроще всегда реагируют на один и тот же поток данных одинаково, то нейросети ведут себя иначе.

Каждый раз, обрабатывая данные, свободные элементы нейронных сетей меняются, запоминая предыдущий опыт. С его помощью точность работы повышается и уменьшается вероятность ошибки.

Чем больше данных мы пропустим через нейросеть, тем эффективнее окажется ее работа.

Где используются нейросети?

Если на секунду задуматься и присмотреться, окажется, что на самом деле они уже применяются повсеместно.

Источник: https://fullhub.ru/other/matrix-has-you-93798.html

5 самых странных и бестолковых нейросетей

«Вот это оно», — подумал я, глядя на новость о датской нейросети, которая научилась верстать лендинги за считанные минуты. Но не тут-то было.

Технология нейросетей на бумаге выглядит невероятно перспективной.

Она может определять раковые опухоли по фотографиям, писать баллады в стиле раннего Элтона Джона, искать картинки с котиками в интернете, и даже определять степень опьянения человека по фотографии.

Пролема лишь в том, что сегодняшние нейросети далеки от слова «польза» и на каждую нейросеть, которая умеет верстать сайты, приходится с десяток странных штук, которые пишут плохие стихи или дают любовные советы.

Поэтому вместо жутко серьезного текста про полезные нейросети у нас получилась забавная подборка преимущественно бестолковых сетей, которые заслужило поколение «Дома 2». Но для начала давайте быстро разберемся с тем, что же такое нейросеть.

Совет

Если сильно упростить, то самая примитивная сеть представляет из себя небольшой слой “входных” и “выходных” нейронов, организованных по типу самых обычных весов.

Как это выглядит на практике. У нас есть задача научить сеть определять картинки на которых изображен кот. Если сеть выдает правильный результат (на картинке правда кот), то вес не меняется.

Если сеть ошибается (на картинке котенок, а не взрослый кот), то вес немного уменьшается. Если ей не нравится ответ (на картинке собака), то вес увеличивается. Чем больше результатов прогнать через сеть, тем точнее будут ее ответы.

Это как с футболом, рисованием или любым другим навыком — чем чаще бить по мячу, тем лучше будет получаться.

Теперь от простого к сложному. Усовершенствовать нейросеть можно несколькими способами. Например, увеличив количество слоев с нейронами и сделав сеть из нескольких сетей.

Или научить ее дробить полученную информацию на более мелкие фрагменты.

Тогда это будет уже более продвинутая сверточная нейросеть, которая умеет распознавать изображения, искать картинки котиков в сети или раскрашивать фотографии под картины известных художников как Prisma.

В еще более сложных рекуррентных нейросетях вдобавок к полученной на входе информации, нейроны умеют получать и передавать информацию о предыдущем состоянии сети. Это вроде как функция памяти, которая позволяет анализировать нейросети определенные последовательности. Например, последовательность слов в песне, аккордов или биржевых котировок.

Юзер ВК по имени Mik Ketov прогнал нейросеть через Instagram главы чеченской республики Рамзана Кадырова и получил на выходе натуральный «кладезь мудрости» вроде «Я желаю должности министра России», «Поздравляю всех нас в самые молитвы» и «Приехал в себя!».

Обратите внимание

Фактически нейросеть на базе алгоритма char-rnn работает как генератор текста, в котором каждый последующий символ предсказывается на основании множества предыдущих.

А предыдущие зависят от того, чему обучалась нейросеть.

Когда ее прогнали через твитер Трампа, то она заговорила о мексиканцах и стене, когда через твитер Кадырова, то на выходе получились твиты об Аллахе, отце, брате и мечетях.

К слову, с помощью того же алгоритма, ребята из Яндекса создали генератор текстов в стиле группы «Гражданская оборона».

Одна из проблем сегодняшних нейросетей — это их тупиковость при необходимости дать сложный ответ. Т. е.

она довольно просто она может отличить кошку от не кошки, но определить, что это динозавр, а не кошка, она затруднится.

Но разработчики программы Oshi-el прогнали ее через несколько японских форумов с темами «любовные советы», «путешествия» и «здоровье» и научили находить причинно-следственные связи в вопросах и ответах.

«Я понимаю ваши чувства, сейчас вам тяжело. Мне кажется, что у младшего из них есть к вам чувства. Он вам открылся, поэтому все не так уж плохо. Я желаю вам счастья. Продолжайте действовать!» — такой ответ дала нейросеть женщине, попавшей в любовный треугольник.

Интересно, что полторы тысячи опрошенных на сайте знакомств людей даже не догадались, что разговаривают с роботом. И качество его ответов нравилось людям почти в раза чаще, чем качество ответов живого психолога. Возможно потому, что когда дело доходит до любви, люди в первую очередь думают о красоте сказанного.

В новом сезоне «Кремниевой Долины» один из подопечных в инкубаторе Эрлиха сделал «Shazam для еды», который может определить блюдо по фотографии. Правда у него всего варианта 2 ответа: «на фото хот-дог» и «это не хот-дог».

Важно

На самом же деле подобная разработка существует уже больше года. Нейросеть, созданная разработчиками из Франции, России и Японии, умеет определять блюдо по фотографии, раскладывать его на компоненты и даже менять их. Например, превратить лазанью в сушизанью, а обычную пиццу в большую пиццу с тефтелями и еще какой-то ненужной фигней.

Сначала система определяет, к кухне какой страны принадлежит блюдо и выдает диаграмму с вероятностями. Затем она смотрит, что можно изменить в блюде, чтобы сменить его прописку с, например, итальянской на японскую.

Правда, она не умеет определять насколько вкусным получится измененное блюдо и как его лучше готовить (пожарить или сварить?), поэтому есть вероятность получить на выходе варенную пиццу с рисом и теми самыми тефтелями.

Инженер Роберт Бонд сделал поистине гениальную вещь — нейросеть, которая «шугает» с лужайки незваных котов. С помощью камеры система следит за двором и когда замечает какие-то изменения, то обращается к сверточной нейросети Caffe с огромной базой данных кошачьих фотографий. Затем происходит что-то вроде опознания в полицейском участке.

И если нейросеть говорит, что это тот самый кот, который гадил за кактусом, то в течении 10 секунд включается система полива. Поверженный кот убегает, а Роберт смеется ему в след. А чтобы сделать процесс еще веселее, Роберт разрабатывает новую систему, которая сможет прицельно стрелять в котов водяной струей.

Нейросети, которые умеют писать музыку или сочинять стихи — это, похоже, мечта многих разработчиков. Но выходит пока откровенно хреново.

Например, в университете Торонто нейросеть научили писать музыку к картинкам.

Для начала ей скормили базу данных в 100 часов разнообразной музыки, после чего система поняла общие принципы композиции и научилась писать простенькие песни со скоростью в 120 ударов в минуту.

Затем ее прогнали через еще одну базу данных (в этот раз конкретно с поп-музыкой), после чего она научилась находить популярные прогрессии аккордов и словосочетания, а так же добавлять к ним простые ударные. В итоге ее словарный запас слегка превысил уровень «Патимейкера», а именно 3500 слов.

Совет

Затем все это богатство научили применять к увиденным нейросетью картинкам. Плюсы всего этого — умение писать песни на ходу как Noize MC. Минусы — песни получаются в лучшем случае как у рэпера Джигана. Вот такую песню она посвятила самый обычной новогодней елочке.

Несмотря на все это веселье, есть действительно полезные «нейронки». Это тот же датский вертсальщик сайтов, система определения раковых опухолей по фотографиям, нейросети-новостники и даже нейросеть-креативщик. Последняя особенно интересна, учитывая неумение нейросетей что-то придумывать.

Итак, рекламщики из агентства Saatchi LA с помощью машинного обучения написали тысячи рекламных объявлений для новой модели автомобиля Toyota. В рамках рекламной кампании Thousands of Ways to Say Yes («Тысячи способов сказать да»).

Они создали десятки рекламных сценариев и скормили их системе IBM Watson. Спустя 9 циклов обучения она научилась генерировать устойчивые фразы и придумала несколько десятков рекламных слоганов со стойкими вроде «Yes, it’s Mother Nature approved».

В агентстве признались, что у машины было несколько инсайтов, до которых их копирайтеры никогда не дошли бы сами.

Источник: https://revolverlab.com/5-neurolinks-fb5a5549c690

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector