گوگل کو جانتا ہے کہ نیویارک نیٹ ورک کے خواب کہاں ہیں

مصنوعی نیورل نیٹ ورک گوگل کو انسانی دماغ کی سماعت کرنے کے لئے تیار. یہ ٹیکنالوجی آپ کو مختلف تصاویر کی شناخت اور تجزیہ کرنے کی اجازت دیتا ہے. ایک دن ڈویلپرز نے ایک دلچسپ سوال تھا: کیا روبوٹ دیکھ سکتا ہے تو کیا ہوگا؟ اس طرح سے ایک عجیب سوال شروع سے نہیں ہوا. یہ گہرے خواب تصاویر بنانے کے منصوبے کا حصہ ہے.

"گہرے خواب"

ڈویلپرز سافٹ ویئر سے پہلے ایک مخصوص مقصد رکھتی ہیں. تاہم، یہ مقصد خوابوں کی دوبارہ تخلیق نہیں تھی. ماہرین نے نیویارک نیٹ ورک کو اس تصویر پر تبدیل کرنے کے لئے کہا کہ اصل تصویر پر اس پر کئی دیگر تہوں کو اضافی کرکے. جیسا کہ یہ نکالا، سافٹ ویئر سیکھنا آسان ہے. اس طرح، مخصوص ماڈل کے پتہ لگانے کے افعال کو بہتر بنانے کے قابل تھا.

تربیت

مصنوعی نیورل نیٹ ورک کے افعال کو بہتر بنانے کے لئے، ڈویلپرز نے کمپیوٹر کے ذریعہ ایک ملین سے زائد تصاویر کو منظور کیا ہے. یہ ہر ایک تجویز کردہ تصویر کے بعد، ایک دردناک اور وقت سازی کا کام تھا، انجنیئر نے مشین کو اس تصویر پر شناخت اعتراض پر مجبور کرنے پر زور دیا. نیورل نیٹ ورک خود کو کئی تہوں پر مشتمل ہے، اور تلاش کی ایک زیادہ درست تشریح ان کی سطح اور حیثیت پر منحصر ہے. مثال کے طور پر، انفرادی اشیاء کو تسلیم کرنے کے لئے ایک پیداوار کی پرت ذمہ دار ہے.

Hallucinogenic تصویر کے معیار

خالی نیٹ ورک کی تصویر پر مخصوص اشیاء کی شناخت میں اضافہ کے بعد، زیادہ پیچیدہ کام کرنا پڑا. انجینئرز نے مشین کو کچھ چیزوں کی تصاویر بنانے کا کام دیا جس میں کتے، کانٹا، ستارہ، بش، کیلے اور دیگر اشیاء بھی شامل ہیں. یہ قدم خود کو مکمل طور پر جائز قرار دیا گیا ہے. اور روبوٹ کے خوابوں کو ایک ہالوکینوجنک معیار کی حیثیت سے، انسانی آنکھیں دی گئی تصاویر کو تسلیم کرسکتے ہیں.

اس منصوبے کا حتمی مقصد

گوگل چاہتا ہے کہ ریاست میں نیند نیٹ ورک کو بہتر بنانا چاہیں جہاں یہ عام تصویر میں غیر موجودگی کی تفصیلات کو تسلیم کرنا ممکن ہو. ہم کہہ سکتے ہیں کہ انجنیئر مصنوعی انٹیلی جنس کے بے چینی میں نظر آتے ہیں. ایسا ہوا جب ڈویلپرز نے تصاویر کو اپنانے والے نیٹ ورک کے سب سے اوپر پرت پر اپ لوڈ کرنا شروع کیا، جس نے انفرادی اشیاء کو پہچان لیا. لہذا، مثال کے طور پر، بادلوں میں کتے کے نقطہ نظر نے دیئے گئے پیرامیٹر کو کتے کے بادلوں سے نیٹ ورک کے ماڈل بنایا. اور بعد میں ہر ایک ڈاؤن لوڈ ہونے والا نتیجہ بہتر اور بہتر ہوا.

اس طرح، "گہری ڈریم" نے کمپیوٹر کو تصویر پیرامیٹرز کو آزادانہ طور پر تبدیل کرنے کی صلاحیت دی. اور اس نے ہمیں ایسی اشیاء کو تسلیم کرنے کی اجازت دی جو تصویر میں موجود نہیں ہے. اور اب، "بادل آسمان" کی درخواست پر نیٹ ورک حیرت انگیز طور پر عجیب کتوں اور snails پیدا کرتا ہے.

نتیجہ

اس منصوبے کے عمل کے دوران سائنسدانوں کے ذریعہ استعمال ہونے والی طریقوں کو سمجھنے میں مدد ملے گی کہ کس طرح عصبی نیٹ ورک اشیاء کو درجہ بندی کے لئے پیچیدہ کام انجام دینے میں کامیاب ہیں. اس سے نیٹ ورک فن تعمیر کی بہتری کی وجہ سے اور سیکھنے کے عمل کے اقدامات کو کنٹرول کرنے کی اجازت دی.