Библиографическое описание:

Шаповалова А. В. Практическое применение искусственных нейронных сетей в обработке графической информации // Молодой ученый. — 2017. — №10. — С. 41-43.



Ключевые слова: искусственные нейронные сети, применение, графическая информация

Прежде чем начать рассматривать практическое применение искусственных нейронных сетей, следует дать определение самой ИНС:

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма [1].

ИНС способны решать задачи, которые относятся к машинному обучению, а именно: классификация, регрессия, кластеризация. Также ИНС можно применять в задачах обучения с подкреплением.

Области применения ИНС различаются в зависимости от типа данных, с которыми она работает (рис.1).

Рис. 1. Классификация ИНС по типу обрабатываемых данных

На сегодняшний день ИНС находят своё применение практически в любой сфере, так что мы рассмотрим лишь те ИНС, которые имеют дело с графической информацией. К таким ИНС относятся [2]:

1) ИНС, занимающиеся идентификацией объекта на изображении. Это может быть кошка, рукописный текст, лицо и т. д. Такие ИНС могут применяться в различных областях, где необходимо определить объект, представленный на изображении: распознание эмоций (рис.2) и возраста, автомобильных номеров, медицинская диагностика.

C:\Documents and Settings\Singwell\Рабочий стол\1.jpg

Рис. 2. Определение эмоций искусственной НС

2) ИНС, которые могут стилизовать изображение. Например, ИНС можно обучить на картинах известного художника. В последствии такая ИНС сможет преобразовывать любые изображения под стилистику данного художника (рис.3).

C:\Documents and Settings\Singwell\Рабочий стол\2.jpg

Рис. 3. Изменение стилистики изображения

3) ИНС, распознающие среди множества изображений те, на которых есть тот же объект, что и на вашем изображении. Например, при загрузке в такую ИНС графического файла с изображением собаки, на выходе мы получим подборку изображений, на которых есть собака.

4) ИНС, способные генерировать новые изображения. Для этого её обучают, загружая набор изображений, а после инвертируют выход с входом.

5) ИНС, способные определять семантику, т. е. смысл изображения. Так ИНС может не только определить на фотографии человека, но и описать словами происходящее на изображении, например: парень в синей футболке сидит на диване.

Работа нейронных сетей схожа с работой памяти — они запоминают признаки, части изображений. В последние годы происходит бурное развитие искусственных нейронных сетей, они становятся более «умными» и совершают всё меньше ошибок.

Литература:

  1. Беркинблит М. Б. Нейронные сети. — М.: МИРОС и ВЗМШ РАО, 1993. — 96 с. — ISBN 5–7084–0026–9.
  2. Некоторые области применения нейронных сетей // geektimes.ru. URL: https://geektimes.ru/post/286686/

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle