Компютърно обучение - увеличаване и намаляване - пикселизирано изображение
В лявата колона е оригиналното изображение от 8×8 пиксела, в средата е генерирано от системата изображение, вдясно е оригиналната снимка.
Специалистите от изследователския проект Google Brain, който се занимава с разработки в областта на изкуствения интелект и методите за дълбоко обучение, научиха невронната мрежа да „измисля“ изображение, като го генерира въз основа на няколко пиксела. Предпечат на разположение на arXiv.org.
Игралните филми често използват техниката „увеличаване и намаляване“, в резултат на което героите разполагат с изображение с висока разделителна способност, реконструирано от няколко пиксела. На практика това е невъзможно, но изследователи от Google показаха, че въз основа на пикселирано изображение с ниска разделителна способност не можете да възстановите, а да изградите отново изображение, което може да бъде много подобно на истинско изображение.
Когато „възстановявате“ изображение от изображение с ниска разделителна способност, основната невронна мрежа (предишна мрежа) е отговорна за генерирането на детайлите на изображението с висока разделителна способност, а втората невронна мрежа, мрежата за условия, е отговорна за картографирането, сравнявайки изображението с ниска разделителна способност с вече известни изображения с висока разделителна способност. Всъщност, благодарение на невронната мрежа с условия, основната невронна мрежа „разбира“, че няколко кафяви пиксела от оригиналното изображение трябва да бъдат превърнати в коса в изображение с висока разделителна способност.
Примери за най-успешните и неуспешните изображения, генерирани от системата.
Проучването установи, че субектите бъркат генерираните изображения на знаменитости с истински снимки в 10 процента от времето, в сравнение с 28 процента за снимки в спалнята.процента. В същото време традиционните методи за увеличаване на разделителната способност, като добавяне на пиксели по цвета на съседните и бикубична интерполация, изобщо не могат да „заблудят“ субектите.
Преди това британската компания Magic Pony Technology демонстрира интересни резултати от „обмислянето“ на оригиналното изображение с помощта на методи за машинно обучение, но не бяха съобщени технически подробности за работата на програмата.
