Самые интересные нейросети открытого доступа
К началу 2020-х годов нейросети успели с переднего края научных разработок проникнуть в сферу общедоступных интернет-развлечений. В наши дни каждый может поэкспериментировать с генерацией текстов или изображений, сгенерировать фотореалистичного человека или кота, превратить набросок качества paint — во вполне сносный пейзаж, и всё такое прочее. И в некоторых случаях даже без регистрации и СМС (ну или почти без оных).
Crayon (бывшая Dall-E mini)
Увы, несмотря на расширение количества тестеров до миллиона, самая продвинутая нейросеть по генерации изображений на основе текста Dall-E 2 всё ещё остаётся не общедоступной. По словам разработчиков из OpenAI Илона Маска, из-за высокого качества создаваемых изображений они опасаются разного рода непредсказуемых последствий: от генерации фотореалистичного прона до создания политических фейков с провокациями.
Покуда о Dall-E 2 большинству остаётся только мечтать и листать созданные тестерами картинки, включая недавно добавленную опцию по «дорисовыванию» изображений в разные стороны — можно поэкспериментировать с упрощённой «сестрой» Dall-E 2 под названием Dall-E mini. Точнее, теперь уже Crayon.
Разработчики Борис Дайма и Педро Куэнка изменили название и адрес нейросети по настоятельной просьбе из OpenAI, чтобы не возникало путаницы с основным текущим проектом OpenAI — великой и ужасной Dall-E 2. Правда, есть подозрение, что после переименования и переноса рисовать по текстовым запросам у «младшей Dall-E» стало получаться чуть хуже. Впрочем, возможно, это уже паранойя.
Зато по запросу «как ты себя представляешь» нейросеть стала изображать различные электронные устройства. Возможно, это шутка разработчиков, а возможно, и нет. Но это, наверное, тоже паранойя!
WomboArt
Ещё один из популярнейших генераторов изображений по текстовому запросу от канадской компании Wombo, вышедший в открытый доступ к концу 2021 года. Имеет своё мобильное приложение «Dream by Wombo» и в целом генерирует картинки с прицелом именно на использование в качестве обоев на телефоне. Лучше, чтобы запрос был на английском языке.
Результаты получаются не настолько точными, как у Crayon и уж тем более Dall-E 2. Но зато картинка на выходе почти всегда изрядно красивая и атмосферная.
Можно выбрать предустановленный стиль, в котором нейросеть соорудит изображение по вашему запросу. Выбор вариантов довольно широк и сейчас (на конец июля 2022 года) включает в себя 22 разных стиля: синтвейв, фэнтэзи, стимпанк, психоделика, японские гравюры укиё-э, студия «Гибли» Хаяо Миядзаки, Сальвадор Дали и так далее. За один проход генерируется только одно изображение — зато достаточно быстро, в пределах 10-15 секунд.
Теперь, для более точной генерации изображения, можно в виде какой-то исходной картинки загрузить «базу». Правда, текстовое описание придётся добавить в любом случае: система не умеет напрямую преобразовывать изображение в аналогичное в заданном стиле.
RuDall-E / ruDALL-E Kandinsky
Под впечатлением от вирусной популярности первой версии Dall-E, построенной на архитектуре GPT-3, российские разработчики из SberAI сделали свой аналог под названием RuDall-E. Что логично, она работает в первую очередь с запросами на русском языке.
Сейчас на странице нейросети настоятельно и упорно предлагают скачать приложение от Сбера (и непременно в нём залогиниться под каким-нибудь ID). Зато это позволит поработать с более продвинутой версией нейросети, ruDALL-E Kandinsky. Впрочем, пока что доступна и классическая версия РуДаллЕ, где единственными неудобствами оказываются капча и относительно долгое время генерации картинки (одна штука за раз), в отличие от классических версий Dall-E.
А ещё можно написать телеграм-боту @sber_rudalle_xl_bot и без «регистрации и смс» посмотреть результаты генерации по запросу «Самые интересные нейросети открытого доступа», например, вот:
RuGPT-3
От генерации изображений перейдём к генерации текстов. В случае RuGPT-3 разработчики из всё того же SberAI, как видно из названия, опирались на опыт создания англоязычного генератора текстов GPT-3 от OpenAI, третьего поколения алгоритма обработки естественного языка, который посредством суперкомпьютера Microsoft Azure AI натаскали на сотнях гигабайтов разнообразных текстов.
Российский аналог получился не менее впечатляющим, да ещё и с открытым доступом, в отличие от американского собрата. Для затравки ему нужно ввести любую последовательность слов, после чего нейросеть сгенерирует кусок текста произвольного размера и в произвольном стиле. Доверять полученной информации категорически не стоит, как можно убедиться в этом фееричном описании Антарктиды =)
История Антарктиды очень сильно отличается от других континентов нашей планеты.
RuGPT3: История Антарктиды очень сильно отличается от других континентов нашей планеты. В ней есть высокогорье и пустынные, безжизненные земли, но есть и многие и другие, где люди живут и размножаются. Почти во всех странах есть города и поселки, где живут люди. В Антарктиде довольно холодно и влажно, но даже в этой непыльной местности есть не только своя мода, но и свои устоявшиеся традиции, порой очень странные для жителей других регионов. На этом видео вы увидите традиции и обычаи жителей Антарктиты и как они проявляются в повседневной жизни.
Лето – это пора отпусков и времени путешествий. Бесконечных пляжей, солнца и прогулок по пляжам. Лето – романтика! Но не все знают, что есть и другая романтика, когда ты собираешь чемоданы, отправляешься в путешествие и открываешь для себя новые страны. Чем привлекательна Чили? Каков ее зимний образ жизни? Чем интересна Уругвайская страна – Аргентина? Приходите в 22.00 и читайте ответы в нашем блоге!
Вчера, 29 ноября, мы вернулись из небольшого путешествия в Перу, где были на крупнейших в мире вулканах, одна из самых больших пустынь планеты и многое другое. В нашем блоге мы продолжим рассказывать об интересных городах и странах нашей планеты, и там будут совершенно разные маршруты, а также необычные места и развлечения. Сегодня мы расскажем о том, что происходит в столице одного из самых необычных государств Южной Америки. Что это за страна такая? И как она называется? А может, вы знаете где находится это государство?
В нашей подборке коротких видео-обзоров мы собрали самые интересные темы дня в различных уголках планеты. Смотрим, комментируем и делимся впечатлениями!
Сегодня мы решили сделать небольшой перерыв на лето, отдых и море. Не будем длиться лето дождями и прохладой. Сегодня лето – это солнце, пляж и наше самое теплое время года. Сегодня у нас для вас самые интересные тематики про лето, пляжи и путешествия, а самое приятное – это то, что мы не будем говорить о деньгах. Сегодня, в конце ноября, самое время заняться планированием своего летнего отпуска, чтобы съездить куда-то в теплые края и отдохнуть от надоевшей русской зимы.
Все самые интересные и полезные онлайн курсы доступны в нашей онлайн школе. Начните прямо сейчас изучать новые знания и возможности с помощью видеокурса «Секреты успеха в бизнесе с Леонидом Кроль»!
Недавно в моей рубрике «Эзотерика» я провела практическое занятие, которое включило в себя диагностику здоровья человека
Судя по содержанию, скормили ruGPT-3 для обучения крайне разнообразные тексты: от классической литературы до новостных публикаций и даже, м-м-м, оживлённых дискуссий в комментариях. Поэтому результат может быть крайне непредсказуем и весьма, простите, упорот. С другой стороны, при удачной генерации текст может выглядеть так, что не сразу и веришь в его генерацию машиной.
Хотел написать о ещё двух популярных русскоязычных генераторах текстов — но, увы, на момент написания статьи и «Порфирьевич», и «Балабоба» от «Яндекса» не функционируют.
Rytr
Ещё один интересный инструмент для работы с текстом на базе искусственного интеллекта — Rytr. Частично бесплатный, он позволяет генерировать очень связные тексты на основе ключевых фраз. Rytr построен на модели GPT-3, которая создаёт тексты буквально за минуту. Рекомендую попробовать лично, для первой пробы потребуется либо регистрация, либо вход через гугл-аккаунт.
ThisPersonDoesNotExist
Функционал генератора фотореалистичных лиц несуществующих людей до крайности лаконичен. При входе на сайт вы не видите решительно ничего, кроме фотографии лица человека. Совершенно обычного лица. За исключением того, что этого человека никогда не существовало, а «фотография» — была только что сгенерирована нейросетью по аналогии с огромным количеством реальных фото лиц.
Эту нейросеть соорудил Филипп Ванг из Uber на основе алгоритма генеративных нейронных сетей StyleGAN от Nvidia. По словам разработчика, при желании и наличии необходимого оборудования можно соорудить и свой аналог. Например, как этот генератор фотографий котэ.
Colorize.cc
Колоризация чёрно-белых фотографий за последние годы стала почтенным хобби немалого количества энтузиастов по всему земному шару. Вручную это дело долгое и скрупулёзное, требующее хороших познаний как в работе с графическими редакторами, так и в истории: дотошные «заклёпочники» всегда готовы раскритиковать не совсем исторически точный оттенок мундира воооон того гусара на заднем фоне.
Но что делать, если хочется раскрасить старое фото (скажем, родственника) быстро и бесплатно (ну, почти)? Можно попробовать попытать счастье с помощью нейросетевого сервиса колоризации. Увы, имеются два подводных булыжника. Во-первых, с точностью раскраски дело обстоит…сложно (проверено на личных чёрно-белых фотографиях, по которым хорошо известно, где и какой был цвет). Во-вторых, разработчики хотят деняк (что, в общем, справедливо) — и старый лимит в 50 бесплатных колоризованных фото — ныне урезан до всего лишь трёх и с одного устройства.
GauGan 2
Ещё один генератор изображений, а именно ландшафтов. Создан компанией Nvidia, и ныне доступна уже более продвинутая вторая версия.
В отличие от предыдущих, тут нужно сначала разобраться в интерфейсе (и не забыть поставить внизу галочку про ознакомление с terms and conditions, иначе оно не работает), а затем посредством интерфейса наподобие старого доброго paint изобразить какое-нибудь подобие ландшафта в формате рисунка дошкольника — учитывая, что разные цвета соответствуют разным элементам будущего ландшафта. После чего ткнуть на желаемый стиль из квадратиков-пейзажей в верхнем правом разделе интерфейса.
Вжух! Ваши каляки-маляки превращаются в (обычно) вполне пристойное и даже фотореалистичное изображение, которое (при некоторой удаче и навыке) вполне можно принять за фотографию реального места.
Looka
Достаточно пристойный генератор логотипов по описанию компании, сферы её деятельности и ваших вкусов (через выбор стилей, цветов и примерной символики). В работе использует алгоритмы Tensor Flow от Google. Говорят, с точки зрения актуальных трендов дизайна, немного уже устаревший, но на взгляд неспециалиста — всё выглядит достаточно неплохо (и явно не хуже творчества иных, м-м-м, криэйторов).
Вот, скажем, что получилось для гипотетической компании, занимающейся космическими полётами. Да, не шедевры — но и для дела может пригодиться, и просто покрутить под настроение бывает забавно.
Так как мы рассмотрели не абсолютно все существующие нейросети, предлагаем вам перейти в комментарии и дополнить эту статью.
НЛО прилетело и оставило здесь промокод для читателей нашего блога:
— 15% на все тарифы VDS (кроме тарифа Прогрев) — HABRFIRSTVDS .
Нейронные сети: какие они бывают и чего от них ожидать в будущем?
Нейронные сети сегодня играют важную роль, они значительно влияют на различные сферы деятельности человека. Их применяют в машинном обучении и искусственном интеллекте, чтобы решать такие сложные задачи, которые раньше было вообще невозможно решить или они требовали большого объема ручной работы.
Содержание статьи
- Классификация нейронных сетей
- Нейросети прямого распространения
- Рекуррентные нейронные сети (RNN)
- Сверточные нейронные сети (CNN)
- Самоорганизующиеся карты (SOM)
- Глубокие нейронные сети (DNN)
- Рекуррентные сверточные нейронные сети (RCNN)
В области компьютерного зрения нейронные сети используют, чтобы распознавать и классифицировать изображения, обнаруживать объекты, сегментировать и повышать качество изображений. А в области обработки естественного языка они помогают распознавать речь, занимаются машинным переводом, генерируют текст и анализируют интонации.
А также нейросети применяются в финансовой аналитике, медицинской диагностике, автономных транспортных системах и многих других областях. Они помогают в оптимизации процессов, улучшении прогнозирования, анализе больших объемов данных и автоматизации задач.
С использованием нейронных сетей мы наблюдаем очень эффективные прорывы в развитии искусственного интеллекта, которые улучшают нашу жизнь и дают новые возможности. Однако вместе с этим появляются и новые этические и социальные вопросы, связанные с применением и влиянием нейросетей – их нужно учитывать и решать в развитии этой технологии.
Классификация нейронных сетей
Сейчас уже существует огромное множество типов нейронных сетей. И каждый тип предназначен для решения определенных задач и имеет свою уникальную архитектуру. Наиболее распространённые из них – вот такие:
Нейросети прямого распространения
Feedforward-нейросети – это самый распространенный тип нейронных сетей. Информация передается лишь в одном направлении от входных нейронов через скрытые слои до выходных нейронов без циклических связей. Feedforward-нейросети являются достаточно мощным инструментом для анализа данных, для принятия решений во многих областях. Они широко используются в задачах классификации, регрессии и обработки изображений.
Примеры использования на практике
Распознавание образов. Эти нейронные сети широко применяются в таких задачах, как распознавание лиц, объектов или символов. Их учат извлекать особые признаки из изображений и принимать решения на основе этих данных.
Классификация и регрессия. Нейросети прямого распространения могут распознавать данные на основе входных признаков, в том числе, к примеру, помечать электронные письма как спам или прогнозировать цены рынка недвижимости.
Биохакинг — модный тренд или опасное течение?
Обработка естественного человеческого языка. Feedforward-нейросети применяются для задач по обработке естественного языка, например, при машинном переводе, анализе интонаций речи или генерации текста. Они способны обрабатывать текстовые данные и даже принимать решения на основе содержания текста.
Финансовый анализ. Их можно использовать ещё и для прогнозирования финансовых рынков, анализа временных рядов или определения трендов и паттернов в финансовых данных.
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
У таких нейросетей есть и обратные связи. Именно благодаря таким связям RNN-сети умеют сохранять информацию обо всех предыдущих входах. И благодаря этому RNN-сети считаются очень полезным инструментом в процессах обработки последовательных данных – например, текстов, временных рядов, устной и письменной речи. Дело в том, что они могут учитывать контекст и у них есть память обо всех их предыдущих состояниях.
Типы рекуррентных нейросетей
Простые RNN. У них простая архитектура, которая им позволяет передавать информацию из предыдущих шагов времени в текущий. Так происходит, например, у моделей для предсказания временных рядов и обработки последовательностей.
LSTM (Long Short-Term Memory). Такие нейросети специально были созданы для того, чтобы эффективнее работать с долгосрочными зависимостями в последовательностях данных. Они широко применяются в таких областях, как, например, машинный перевод, генерирование текстов и анализ естественного языка.
Теория игр — раздел математики, который изучают даже военные
GRU (Gated Recurrent Unit). Этот тип RNN-сетей разработали для моделирования зависимостей в последовательных данных. Они представляют собой более простой вариант LSTM с более легкими вычислительными требованиями.
BiLSTM (Bidirectional LSTM). Эта сеть объединяет в себе две LSTM-сети, работающие в прямом и обратном направлении. Таким образом, можно учитывать контекст и зависимости как с прошлых, так и с будущих моментов времени. Это помогает в решении задач, где необходимо учитывать контекст из обоих направлений, например, в задачах машинного перевода.
Существует также много других их модификаций в зависимости от конкретных заданий и требований.
Сверточные нейронные сети (CNN)
CNN хорошо себя проявляют в обработке изображений. У них есть специальные слои свертки и пулинга, которые помогают извлекать признаки из входных изображений. Они широко применяются в задачах компьютерного зрения, распознавания образов и классификации изображений.
Примеры CNN
LeNet-5. Одна из первых успешных сверточных нейронных сетей, разработанная для распознавания рукописных цифр. Используется в задачах классификации изображений.
AlexNet. Крупная сверточная нейронная сеть, которая значительно повысила точность классификации изображений. Широко применяется в области компьютерного зрения.
VGGNet. Нейронная сеть с глубокой архитектурой, состоящей из нескольких сверточных слоев. Обладает высокой точностью в задачах классификации изображений.
Что такое Deepfake
GoogLeNet. Сверточная нейронная сеть с архитектурой Inception, которая использует модули с несколькими фильтрами для эффективной обработки изображений.
ResNet. Известная сверточная нейронная сеть с глубокой архитектурой, в которой внедрена концепция «residual connections» для решения проблемы затухания градиента и облегчения обучения глубоких моделей.
MobileNet. Легковесная сверточная нейронная сеть, разработанная для эффективного выполнения на мобильных устройствах и с ограниченными вычислительными ресурсами.
Это только некоторые примеры сверточных нейронных сетей, и существует множество других архитектур и вариаций в зависимости от того, какие задачи они должны решать и каким требованиям соответствовать.
Самоорганизующиеся карты (SOM)
SOM являются нейронными сетями без учителя, которые используются для визуализации и кластеризации данных. Они позволяют находить скрытые структуры в данных и представлять их на двумерной сетке.
Примеры применения
Такие нейронные сети в основном используются для визуализации данных и их кластеризации. Некоторые примеры применения SOM включают:
Кластеризация данных. SOM может использоваться для кластеризации многомерных данных, таких как изображения, тексты или временные ряды. Они помогают обнаружить скрытые паттерны и группы в данных.
Визуализация данных. SOM может быть использована для проекции многомерных данных на двумерную карту, сохраняя их топологическую структуру. Это позволяет визуально исследовать и анализировать данные.
Что такое искусственный интеллект? История развития и перспективы. Основные направления исследований
Рекомендательные системы. SOM может использоваться для создания персонализированных рекомендаций, где каждый пользователь и элемент представлены на карте, а близкие векторы указывают на схожие пользователей или элементы.
Анализ текстовых данных. SOM может быть применена для кластеризации и визуализации текстовых данных, например, в задачах анализа тональности или категоризации текстов.
Обнаружение аномалий. SOM может использоваться для обнаружения аномалий в данных, позволяя выявить необычные или отклоняющиеся паттерны.
SOM являются мощным инструментом для анализа и визуализации данных, и их применение может быть полезным в различных областях, где требуется обработка и анализ больших объемов данных.
Глубокие нейронные сети (DNN)
DNN имеют большое количество слоев и нейронов, что позволяет им изучать более сложные представления данных. Они обычно используются для задач глубокого обучения, таких как распознавание речи, обработка естественного языка и компьютерное зрение.
Примеры
Convolutional Neural Networks (CNN). Они относятся к глубоким сетям и довольно-таки широко используются для обработки и классификации изображений, в том числе и такие задачи, как распознавание объектов, сегментация изображений и обнаружение лиц.
Recurrent Neural Networks (RNN). Рекуррентные сети тоже считаются глубокими и применяются для работы с речью, текстами, временными рядами – всяческими последовательными данными. Они широко используются в задачах машинного перевода, генерации текста и анализа естественного языка.
Generative Adversarial Networks (GAN). GAN состоят из двух моделей – генератора и дискриминатора, которые соревнуются друг с другом. Они используются для генерации новых данных, таких как изображения, музыка или текст, с высоким уровнем реалистичности.
История создания и развития интернета — влияние Всемирной сети на повседневную жизнь
Deep Reinforcement Learning Networks (DRL). DRL сочетает глубокие нейронные сети с алгоритмами обучения с подкреплением. Они используются для обучения агентов принимать решения в сложных средах, например, в играх или робототехнике.
Transformer Networks. Transformer Networks представляют собой архитектуру для обработки последовательных данных, особенно в задачах машинного перевода и обработки естественного языка. Они используют механизм внимания для эффективной обработки длинных последовательностей.
Глубокие нейронные сети являются мощным инструментом для обработки и анализа данных в различных областях и у них широкий спектр применения.
Рекуррентные сверточные нейронные сети (RCNN)
Это комбинация RNN и CNN, которая объединяет преимущества обоих подходов. Они часто применяются для анализа временных рядов, например, в распознавании жестов или распознавании речи.
Типы и примеры
Рекуррентные сверточные нейронные сети (RCNN) – это гибрид, объединяющий в себе свойства и рекуррентных, и сверточных нейронных сетей. Они используются в задачах обработки последовательных данных, где важны и пространственная структура, и последовательная зависимость.
Примеры применения RCNN
Обработка видео. RCNN может анализировать видеопотоки, извлекая пространственные признаки с помощью сверточных слоев и моделируя временную зависимость с помощью рекуррентных слоев. Это полезно в задачах детектирования и классификации объектов в видео.
Обработка текста. RCNN может использоваться для обработки текстовых данных, где важно учитывать как локальные фразы, так и контекстуальные зависимости. Он может быть применен в задачах классификации текста, анализа тональности или машинного перевода.
Блокчейн: что это такое простыми словами? Как работает технология блокчейн?
Анализ временных рядов. RCNN может быть применена в анализе временных рядов, таких как финансовые данные или данные с датчиков. Она позволяет учитывать как пространственную структуру данных, так и зависимости во времени.
RCNN являются мощным инструментом для обработки и анализа последовательных данных в различных областях, где важны и пространственная структура, и последовательные зависимости. Их применение зависит от конкретной задачи и требований.
Это лишь некоторые из множества типов нейронных сетей, которые существуют в настоящее время. Каждый из этих типов имеет свои особенности и применяется для решения определенных задач в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
Будущее нейросетей: прогнозы и ожидания
Конечно, сложно понять, как сложится история нейросетей в будущем, но есть несколько тенденций, которые мы наблюдаем уже сейчас.
Улучшение производительности: Ожидается, что нейронные сети станут все более эффективными и быстрыми благодаря развитию аппаратных средств, таких как графические процессоры (GPU) и специализированные архитектуры для обработки нейронных сетей, а также оптимизации алгоритмов обучения.
Расширение области применения: Нейросети будут использоваться во все большем числе сфер деятельности, включая медицину, автономные системы, робототехнику, финансы, кибербезопасность и другие. Они будут применяться для решения более сложных задач и улучшения эффективности и точности результата.
Обучение на неразмеченных данных: Одной из перспективных областей является разработка методов обучения нейронных сетей на неразмеченных данных. Это позволит использовать большие объемы неаннотированных данных для обучения нейромоделей и снизить зависимость от размеченных данных.
Big Data — что такое системы больших данных? Развитие технологий Big Data
Гибридные модели: Будут разрабатываться и применяться гибридные модели, комбинирующие различные типы нейронных сетей и методы машинного обучения, чтобы решать сложные задачи, требующие обработки различных типов данных или контекстов.
Этические и социальные вопросы: С развитием нейросетей возникают новые этические и социальные вопросы, связанные с прозрачностью, ответственностью, защитой данных, приватностью и вопросами справедливости и предвзятости в алгоритмах. Будет продолжаться работа по их решению и созданию соответствующих нормативных и этических рамок.
В целом, ожидается, что нейросети будут продолжать развиваться и применяться во все большем числе областей, открывая новые возможности и вызывая изменения в различных сферах нашей жизни. Однако, точные прогнозы о будущем сложно сделать, ведь это зависит от множества факторов и инноваций, которые могут появиться со временем.
Выводы
Нейронные сети – это мощный инструмент в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря им компьютеры могут обучаться и принимать решения, основываясь больших объемов данных. Нейросети применяются в огромном количестве жизненных сфер человека от компьютерного зрения до естественного языка – и результаты такого сотрудничества человека и машины действительно впечатляют.
И всё-таки с развитием нейросетей всё сильнее возрастают вопросы безопасности, этики и социальной ответственности – и они требуют внимания и решения. Вообще, у нейросетей есть большой потенциал, чтобы по-другому организовывать интеллектуальную работу в различных отраслях человеческой деятельности и в целом переосмыслить её. Будущее развития нейросетей – интересная тема для исследования, которая вызывает много дискуссий.
Какие нейросети существуют
Открывает наш топ интересных нейросетей нашумевшая DALL-E 2. Эта программа была анонсирована в апреле 2022 года, разработчиком выступила исследовательская лаборатория искусственного интеллекта OpenAI.
Что умеет:
- Генерировать изображения по текстовому описанию на английском языке;
- «Дорисовать» картину, расширив изображение за его исходные пределы;
- Вносить изменения, добавляя объекты;
- Создавать несколько вариантов похожих изображений на основе оригинала.
Как пользоваться: чтобы получить доступ к DALL-E 2, нужно пройти регистрацию через электронную почту, а затем подтвердить номер телефона.
Стоит отметить, что нейросеть не работает на территории России. То есть для работы из России потребуется VPN (список качественных VPN-сервисов можно посмотреть здесь), а также купить номер телефона страны для подтверждения (например, здесь).
В первый месяц доступно 50 кредитов, одна операция (например, генерация изображения по запросу) стоит один кредит. Каждый последующий месяц пользователю доступны 15 кредитов.
Если нет желания включать VPN и настраивать иностранный номер, можно протестировать российскую DALL-E от от SberDevices и Sber AI. Российская программа не требует регистрации, бесплатна и генерирует изображения по запросу на русском и других языках.
Генерация Kandinsky по запросу «Собака в самолете пьет шампанское»
Stable Diffusion
Нейросеть Stable Diffusion достаточно популярна за счет качества и реалистичности сгенерированных изображений и точно входит в список бесплатных нейросетей, которые стоит попробовать.
Stable Diffusion — это ПО с открытым исходным кодом, его релиз состоялся в 2022 году. В разработке приняли участие группа компаний CompVis, Runway, EleutherAI и LAION.
Что умеет: генерировать изображения по текстовому описанию на английском языке.
Как пользоваться: сервис представляет собой классический веб-сайт с кратким описанием функций и полем для описания изображения. Достаточно ввести нужный текст или воспользоваться предложенными вариантами и нейросеть меньше чем за минуту сгенерирует четыре варианта изображения.
Генерация Stable Diffusion по запросу «Собака сидит в самолете и пьет шампанское»
Stable Diffusion не требует регистрации и полностью бесплатна. Обратите внимание, что из-за высокой популярности сервис может выдавать ошибку при генерации изображения — возможно попытку придется повторить несколько десятков раз.
Midjourney
Midjourney входит в тройку самых популярных нейросетей для генерации изображений. Автор программного обеспечения — научный сотрудник NASA и основатель Leap Motion Дэвид Хольц, проект стал доступен широкому кругу пользователей в июле 2022 года.
Что умеет:
- Генерировать изображения по текстовому описанию на английском языке;
- Объединять несколько изображений в одно;
- Создавать аватары в разных стилях.
Как пользоваться: сейчас нейросеть доступна в виде чат-бота в Discord, поэтому, чтобы начать ей пользоваться, потребуется зайти в свой аккаунт или завести новый.
Генерация MidJourney по запросу «Собака сидит в самолете и пьет шампанское»
После входа в Discord нужно нажать на кнопку «Присоединиться к бета-версии» на сайте нейросети — сайт автоматически перенаправит на нужный канал. Обратите внимание, что бот по умолчанию публичный и другие пользователи также будут видеть ваши изображения (при желании бота можно добавить на личный сервис).
Картинки генерируются в специальных комнатах Newcomer rooms — нужно выбрать любую и перейти в чат.
- В поле ввода указать /setting, нажать Enter — базовые настройки уже будут применены по умолчанию;
- В поле ввода указать /imagine, нажать Enter — написать любое слово на английском языке — отправить в чат;
- Принять настройки.
После этих шагов пользователь может начать генерировать собственные изображения. Каждому новому юзеру выдается 25 бесплатных кредитов — один кредит на один запрос.
У бота большое количество команд и программ, полное руководство стоит изучить на сайте нейросети в специальном разделе.
Gnod
Gnod — проект немецкого специалиста по искусственному интеллекту Марека Гибни. Сам создатель описал его как самообучающуюся систему рекомендаций, которая «общается с каждым, кто заходит на сайт, пытаясь понять его картину мира». Gnod точно входит в список нейросетей, которые отлично подойдут для досуга.
Сервис специализируется на четырех основных направлениях — фильмах, изобразительном искусстве, литературе и музыке, и на основе уже знакомых и любимых подбирает похожие, новые для пользователя лица и произведения.
Что умеет:
- Gnod Music рекомендует музыкальных исполнителей;
- Gnod Art рекомендует художников;
- Gnod Literature рекомендует авторов;
- Gnod Movies рекомендует фильмы;
- Gnod Search помогает сравнивать поисковые системы.
Как пользоваться: интерфейс сервиса полностью на английском языке. Для начала пользователю нужно выбрать интересующую его сферу — допустим, фильмы. После этого потребуется ввести три любимых фильма, на их основе нейросеть предложит кинокартину. Если ответ Gnod не устроил пользователя, можно нажать «мне не нравится» и она выдаст новую рекомендацию.
Обратите внимание, что могут возникнуть проблемы с десктопной версией сайта, рекомендуем пользоваться мобильной версией.
Imaginary soundscape
Imaginary soundscape — нейросеть от команды ученых Токийского университета, разработанная в 2018 году. Проект можно описать как звуковую инсталляцию, где зрители могут передвигаться по Google Street View и погружаться в воображаемые звуковые ландшафты, созданные с помощью моделей глубокого обучения.
Что умеет:
- Озвучивать случайное место на земле на Google Map;
- Озвучивать изображения.
Как пользоваться: чтобы озвучить изображение, достаточно загрузить его в соответствующее окно на сайте — в базе нейросети более 52 тысяч звуков.
При открытии Google Street View пользователь попадает на случайную точку на карте — редактор RB в первый раз очутилась на улочке Камбоджи, а во второй раз — на службе в кафедральном соборе. После этого можно остаться на локации и исследовать ее, переключиться на случайную новую или вбить в поисковую строку нужное место.
Autodraw
Инструмент для рисования Autodraw был разработан Дэном Мотценбекером и Кайлом Филлипсом в Google Creative Lab. Как заявлено на сайте самого проекта, «он сочетает машинное обучение с рисунками талантливых художников, чтобы помочь каждому создавать что-то креативное».
Что умеет: дорисовывает и преображает изначальный рисунок пользователя.
Как пользоваться: интерфейс сервиса напоминает упрощенный Paint. Из кнопок есть кисть, автокисть, текст, заполнение, фигуры и выбор цвета. Пользователь выбирает автокисть и начинает рисовать фигуру — программа автоматически пытается «угадать», что имеет в виду юзер, и предлагает похожие готовые фигурки.
.png)
Рисунок на Autodraw
Готовые фигуры можно двигать, перекрашивать, закрашивать, менять в размере и создавать из них цельные изображения. Пожалуй, главный минус этой программы — в ней не предусмотрен ластик.
ThisPersonDoesNotExist
Самые интересные нейросети иногда бывают еще и одними из самых пугающих. Сайт разработчика Uber Филиппа Ванга ThisPersonDoesNotExist точно можно отнести к последним.
Что умеет: раз в несколько секунд генерирует человеческое лицо, картину, лошадь, кошку или химическую решетку.
Как пользоваться: на сайте нет кнопок, разделов и тому подобного — по умолчанию, когда пользователь открывает сервис, он видит только сгенерированное человеческое лицо. Лицо человека, которого в реальной жизни не существует. Чтобы сгенерировать новое — нужно просто обновить страницу.
_QOClv2K.jpg.750x750_q95.jpg)
Коллаж из сгенерированных лиц нейросетью ThisPersonDoesnotExist
В нижнем углу при посещении сайта появится всплывающее окно — в нем можно будет перейти на генератор картин, кошек, лошадей, химических решеток или изучить исходный код на GitHub.
Ostagram
Ostagram — достаточно популярный сервис для обработки изображений. Программа работает на основе сверточных нейронных сетей Cпециальная архитектура искусственных нейронных сетей, нацеленная на эффективное распознавание образов. Входит в состав технологий глубокого обучения и алгоритма художественного стиля Леона Гатиса, Александра Эккера и Матиаса Бетге.
Что умеет: объединяет стили двух разных изображений и генерирует на их основе одно новое.
Как пользоваться: для обработки своих изображений потребуется пройти регистрацию. Далее в разделе «Изображения» нужно загрузить картинку для обработки (за раз можно обработать до 10 штук), а затем выбрать один из предложенных фильтров или добавить свой вариант. Дополнительно можно регулировать масштаб и вес стиля — от этого зависит глубина наложения фильтра.
Обработка фото в Ostagram
Бесплатная обработка фотографии занимает от одной до нескольких минут. Есть платная версия, которая позволяет ускорить процесс и получить качество в HD.
Посмотреть работы других пользователей можно в ленте сервиса.
GauGAN
Нейросеть GauGAN — проект американской технологической компании NVIDIA. Первую версию компания представила еще в 2019 году, вторую презентовала в 2021. Чтобы выдавать качественным результат, нейросеть была натренирована на 10 миллионах фотографий видов природы.
Что умеет:
- Генерирует изображения по текстовому запросу;
- Генерирует изображения на основе эскиза.
Как пользоваться: если пользователь хочет получить сгенерированное изображение по текстовому запросу, нужно выполнить следующие действия:
- Принять условия и положения внизу страницы (без этого будет невозможно выполнять какие-либо действия);
- В Input visualization выбрать все варианты;
- В Input utilization выбрать только «текст»;
- В строке ввода текста на английском языке (весь интерфейс сервиса англоязычный) указать нужное описание, допустим, rainy forest;
- Нажать на стрелку render output;
- Нейросеть выдаст сгенерированное изображение, оно будет полностью меняться, если использовать разные стили.
Понятный и подробный гайд можно посмотреть здесь.
Генерация изображения по эскизу
Если пользователь хочет получить изображение на основе скетча, нужно выполнить все те же шаги, в input utilization указать «скетч» и нарисовать набросок в левом окне.
«Балабоба»
Генератор фраз и предложений «Балабоба» — сервис на основе языковой модели YaLM, разработанной «Яндексом». Другие модели семейства компания использует в «Яндекс.Поиске», умной колонке «Алисе» и множестве других проектов.
Что умеет: «дописывает» начатое предложение в разных стилях: инструкциях, рецептах, предсказаниях и так далее.
Генерация текста от «Балабоба»
Как пользоваться: выбрать стиль, допустим, народные мудрости. Начать вводить предложение, нажать «Набалабобить». Обратите внимание, что на некоторые темы, такие как политика, экономика, религия и так далее, нельзя сгенерировать продолжение.
Colorize
Colorize — это российский сервис на основе искусственного интеллекта, который позволяет раскрашивать черно-белые фотографии и видео. По данным сайта, с помощью сервиса раскрасили уже более миллиона фотографий.
Что умеет:
- Делает черно-белые фото и видео цветными;
- Реставрирует фотографии.
Как пользоваться: чтобы раскрасить черно-белую фотографию, нужно загрузить файл с ней в соответствующее окно. Реставрировать фотографии можно только платно — стоимость пакета начинается от 600 рублей.
Окрашенное семейное фото с помощью Colorize
Deep Nostalgia
Deep Nostalgia — функция генеалогического онлайн-сервиса MyHeritage, которую компания запустила в начале 2021 года. Функция произвела настоящий фурор среди пользователей — за время ее существования было анимировано более 106 миллионов снимков.
Что умеет: улучшает качество фотографий и оживляет лица на снимках.
Как пользоваться: для начала необходимо пройти бесплатную регистрацию на сервисе. После этого нужно загрузить фотографию (цветная или черно-белая — неважно), на которых изображены люди. Анимация одного лица занимает от 10 до 20 секунд.
После обработки пользователь получит видеоролик, на котором лицо с фотографии будет улыбаться, моргать и наклонять голову.
Sketch Metademolab
Список интересных нейросетей пополняет Sketch Metademolab — сервис, который позволяет оживлять детские рисунки. Проект разработан Meta AI* (принадлежит Meta, признанной экстремистской организацией на территории РФ) и находится в бесплатном онлайн-доступе для всех желающих.
Что умеет делать: оживляет скетчи и детские рисунки, анимируя движения изображенных существ.
Как пользоваться: для начала, если пользователь находится на территории России, нужно включить VPN. Потом анимирование происходит в четыре этапа:
- Загрузка нужного рисунка;
- Выделение конкретного персонажа на картинке;
- Отделение персонажа от фона;
- Выделение точек анимирования.
После этого нейросеть предложит варианты движений персонажа — танец, бег, прыжки и так далее.
Riffusion
Riffusion — музыкальная нейросеть, созданная Сетом Форсгреном и Айком Мартиросом. Для своего проекта Riffusion Форсгрен и Мартирос произвели тонкую настройку Stable Diffusion на спектрограммах — визуальных представлениях звука, показывающих амплитуду различных частот во времени.
Это довольно точное систематическое представление звука, которое можно снова преобразовать в аудио, выполнив тот же процесс в обратном порядке.
Что умеет: генерирует мелодии по текстовым подсказкам.
Как пользоваться: сервис максимально прост в использовании — в строке с текстом нужно описать мелодию, которую хочет услышать пользователь. После того, как она будет сгенерирована, — нажать на play и прослушать.
Интересно, что необязательно описывать музыкальные стили или инструменты. Riffusion сгенерирует мелодию, даже если написать название города или слово «собака».
Guess the Line
Проект-игра от художников-резидентов Google Arts & Culture Lab Эмиля Вальнера и Ромена Казье Guess the Line предлагает пользователю проверить свои навыки рисования, пока робот с ИИ будет угадывать, что изображено.
Что умеет: угадывает, что изображено на рисунке пользователя.
Как пользоваться: пользователю в начале игры выдаются карточки, где описано то, что ему нужно нарисовать, и 60 секунд времени (за каждый отгаданный робот рисунок начисляется дополнительное время).
Интерфейс игры Guess the line
После того, как пользователь закончил рисунок, он должен нажать на кнопку «скан», и робот-ассистент попробует угадать, что изображено. Один отгаданный рисунок — один балл. Если рисунок не получается — можно нажать на кнопку «пропустить» и начать рисовать следующий.
Обложка: генерация Midjourney по запросу russian businessmen in anime style
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!
12 основных видов нейросетей
Нейронная сеть — компьютерная система, которая работает на основе алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга. Благодаря этой технологии сервисы могут быстрее и качественнее обрабатывать информацию, создавать новые данные и т. д.
Отметим, что нейросеть — слишком широкое название. Разработчики используют разные архитектуры для достижения лучших результатов. В этой статье разберем, какие есть нейросети, как они работают и приведем примеры рабочих проектов.
Оглавление
Как работает нейросеть
Если не углубляться в тонкости, то работа нейросетей заключается в обучении на поступающей информации путем детально точной настройки связей между нейронами. Когда система получает новые данные, она автоматически корректирует параметры для минимизации ошибок. Со временем программа станет способна быстро и качественно обрабатывать информацию.
В общем виде работу нейросетей можно разделить на несколько этапов:
- Пользователь создает запрос.
- Нейросеть обрабатывает входящую информацию через слои нейронов и анализирует с помощью весов и смещений. Если в запросе есть определенные паттерны, система активирует подходящие нейроны.
- Сигнал передается сквозь скрытые слои.
- Каждый нейрон в сети применяет параметры к входящей информации и выдает результат.
- Нейросеть обрабатывает данные и выдает пользователю готовый результат.
Часто с первой попытки не получается тот результат, который нужен. Современные нейросети имеют память, поэтому пользователь может уточнить запрос, а ИИ доработает картинку или текст с опорой на новые инструкции.
Типы задач, которые решают нейронные сети
Хотя функциональность нейросетей огромна, все виды нейронных сетей выполняют 5 основных задач:
- Классификация — распространенная задача, с которой отлично справляется искусственный интеллект. Пример функций — распознавание лиц, проверка типа огурца на картинке. Занимаясь классификацией, нейросеть должна отнести полученные данные к одной из заложенных разработчиком категорий.
- Регрессия — получение конкретного числа, а не класса. Примеры — определение возраста человека, прогнозирование стоимости криптовалюты.
- Прогнозирование временных рядов — сложная задача, которая близка к регрессии. Суть аналитики заключается в том, что компьютерный интеллект должен определить дальнейшее движение значений в ряде. Примеры — прогнозирование курса акций, анализ объема энергопотребления в городе.
- Кластеризация — анализ массива данных и выделение категорий на основе типичных характеристик. Эта задача сложнее классификации, поскольку нейросеть сама определяет параметры для разделения. Примеры — выявление классов фолловеров, анализ содержания картинки и т. д.
- Генерация — это машинное творчество. Генеративно состязательные нейросети (GAN) создают новый контент, основываясь на изученных материалах. Они могут генерировать тексты, картинки, аудио, раскрашивать черно-белое кино, редактировать фотографии и т. д.
На них функциональность нейросетей не заканчивается. Разработчики создают новые способы обработки данных, которые были бы эффективнее и сложнее.
Другие Статьи
Можно ли считать контент, сгенерированный нейросетью, уникальным?
Как писать запрос (промпт) для нейросети
Что умеют нейросети и как их использовать?
Типы нейросетей
Существует 12 видов нейросетей, которые различаются сложностью архитектуры и принципом работы.
Сеть прямого распространения (FFNN)
Нейронные сети прямого распространения — системы, в которых не узлы не создают циклы. Данные внутри искусственного интеллекта перемещаются только вперед. Во время обработки информации входные узлы получают новые сведения и пропускают их вперед. В сети нет механизмов для возврата данных ни при каких условиях.
Перцептрон
Механизм прямой трансляции в 2023 году используют только в простых сервисах. К примеру, Google Фото применяет нейросеть для обнаружения объектов на снимке.
Перцептрон — простейший вид нейронных сетей, идею которого создал Фрэнк Розенблатт. Первый нейрокомпьютер «Марк-1» работал на базе этой технологии.
В основе прямой нейронной сети лежит математическая модель восприятия информации мозгом. Принцип работы:
- Сигналы от S-элементов передаются A-элементам. Одному А может соответствовать несколько S
- Сигналы, которые произвели возбужденные А, переходят к сумматору. Если R после сложения взвешенных сигналов и получает значение выше порога, то генерирует 1. В противном случае выдает -1.
Таким образом, перцептрон позволяет создать ассоциации между входными стимулами и требующимися реакциями на выходе. Если сравнивать с человеком, то этот способ работы с данными соответствует преобразованию зрительной информации в ответ двигательных нейронов.
Данный вариант нейросети не используют в современных нейросетях из-за их предельной простоты и ограниченной функциональности.
Сеть радиальных базисных функций (RBFN)
Radial basis functions — набор методов строгой интерполяции, т. е. данные должны проходить через каждое опорное значение. Разработчики нейросетей используют 5 основных функций:
- Плоский сплайн (гладкая кривая, проходящая через набор точек, которые влияют на форму линии).
- Сплайн с натяжением.
- Полностью регуляризованный сплайн.
- Мультиквадрики (схема аппроксимации рассеянных данных).
- Обратные мультиквадрики.
Каждая базисная функция имеет уникальную форму и позволяет получать разные результаты обработки данных, которые в итоге объединяются в готовый ответ на выходном слое нейронов. При этом одни и те же данные проходят через каждую функцию.
Стоит отметить, что системы радиально-базисных функций — это подвид сетей прямого распространения. Здесь уникальных только функция активации и метод обработки данных. С точки зрения архитектуры RBF не отличается от FFNN. В современных проектах их уже редко используют
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
RNN разработали для того, чтобы решить основные недостатки сетей прямого распространения. Последние имели 3 недостатка:
- Не могут работать с последовательной информацией.
- Учитывают только последний ввод.
- Не запоминают предыдущие данные.
Концепция RNN строится на последовательном использовании информации. При этом входы и выходы зависят друг от друга. Рекуррентные нейронные сети имеют память, т. е. учитывают предшествующие сведения и используют ее для выполнения новых задач. Хотя архитектура позволяет работать с длинными последовательностями, в реальности она ограничена несколькими шагами.
Рекуррентные нейросети редко используют в чистом виде. Обычно их функциональность расширяют за счет других архитектур. RNN подходит для выполнения следующих задач:
- Распознавание предметов.
- Прогнозирование временных рядов.
- Машинный перевод.
- Обработка естественного языка.
Чаще всего рекуррентные нейронные сети применяют для распознавания лиц в системах видеонаблюдения и прогнозирования будущих событий.
Долгая краткосрочная память (LSTM)
Long short-term memory — улучшенный вариант архитектуры рекуррентной нейронной сети. Она имеет способность к обучению долговременным зависимостям, что увеличивает количество шагов в последовательности. LSTM создали Зепп Хохрайтер и Юрген Шмидхубер в 1997 году.
LSTM решает основную проблему нейронных сетей — забывчивость предыдущих данных и запросов. Данная архитектура не имеет проблемы долговременной зависимости. Для них запоминание информации на долгое время — нормальное поведение.
В отличие от стандартной RNN, LSTM имеет 4 слоя нейронов, взаимодействующих друг с другом особым способом.
Если рассматривать содержимое между 2 слоями в виде «чёрного ящика» на самолете, то в базовой рекуррентной сети выход из ящика присоединяется к нему же с задержкой в минус единицу. В обновляемой нейросети разработчики добавили операцию актуализации информации между выходом и предыдущим значением. Эту новую операцию рассматривают как логический вентиль, принимающий значение 0 или 1, а второй должен быть равен 1 минус ново значение.
LSTM активно применяют при создании современных нейросетей. Примеры использования:
- OpenAI в 2018 создал бота для Dota 2. По уровню игры она превосходила профессионалов.
- DeepMind в 2019 разработал своего бота для Starcraft II.
В целом же, способности LSTM активно изучают в разных контекстах, по данным Google Scholar. Их можно применять для решения любых задач в таких областях, как программирование, здравоохранение, генерация контента и т. д.
Управляемые рекуррентные нейроны (GRU)
GRU — улучшенная версия LSTM, которую разработали в 2014 году. Управляемые нейроны обычно считают упрощенным вариантом, поскольку они имеют меньше параметров, поскольку отсутствует выходной вентиль.
Однако нельзя точно сказать, что лучше: GRU или LSTM. По точности они близки, хотя в некоторых задачах управляемые рекуррентные нейроны оказываются надежнее. Однако точно известно, что GRU проще реализовать.
Сверточные нейронные сети (CNN)
Сверточные нейронные сети — популярная архитектура, которую активно используют для создания моделей, выполняющих задачи классификации. Они анализируют полученные данные по множеству параметров, что позволяет достичь максимальной точности.
Сверточная архитектура состоит из нескольких слоев. Чем их больше, тем выше точность ИИ. Основные элементы:
- Сверточный слой нейронов.
- Пулинг.
- Нормализация по батчу, т. е. обработка данных для достижения нулевого математического ожидания и единичной дисперсии.
- Полносвязный слой.
Чтобы ИИ понял, что на фото кошка, нужно проделать несколько операций. Главная из них — свертка, во время которой нейросеть удаляет лишнее и оставляет то, что нужно для анализа. ИИ сам выполняет эту задачу.
Сверточная нейросеть особенно эффективна, если необходимо найти паттерны на картинках для распознавания объектов. Они учатся непосредственно на рабочих данных, используя шаблоны и устраняя надобность в самостоятельном извлечении признаков.
Большинство используемых систем, которые имеют функцию компьютерного зрения (например, в беспилотном транспорте), зависят от CNN. Архитектура имеет 3 преимущества перед аналогами:
- Автоматическое извлечение признаков.
- Точный анализ входных данных.
- Возможность переобучения для выполнения новых задач без создания другой системы.
Сверточные нейросети активно используют в государственных учреждениях для выполнения 2 задач:
- Распознавание рукописного текста в письмах и документации.
- Классификация документов (например, паспортов и ИНН).
Кроме того, их внедряют в модели для генерации изображений. Сверточная архитектура лежит в основе Midjourney, Stable Diffusion, Dream, DALL-E 2 и ruDALL-E. Также они полезны при создании интеллектуальных систем видеонаблюдения, которые сами оповестят о появлении преступника или проанализируют поток клиентов в офисе.
Деконволюционные сети (DNN)
Deconvolutional Neural Networks — сверточные нейросети, которые работают в противоположную сторону. Они не свертываются, а, наоборот, развертываются. Хотя деконволюционные сети внешне сильно похожи на CNN, их применение в разработке искусственного интеллекта сильно отличается.
DNN дополняет признаки и сигналы, которые в CNN не считались важными и из-за этого были упущены. Деконволюционные нейросети находятся в тесной связи с несколькими методиками глубокого обучения, которые направлены на извлечение структуры признаков из массива информации.
Автоэнкодер
Autoencoder — нейронная сеть, копирующая полученные данные на выход. Архитектурно она близка к персептрону. Ее цель — получить на выходном слое отклик, близкий к полученному. Автоэнкодер имеет одинаковое количество нейронов на входе и выходе.
Autoencoder состоит из 2 компонентов:
- Энкодер сжимает вход в скрытое пространство. Работает на базе функции кодирования.
- Декодер предназначен для восстановления информации из latent-space.
Двухэтапная кодировка нужна для изучения эффективных способов обработки немаркированных данных. Данный тип нейросети упрощает неконтролируемое обучение, при котором ИИ получает сырой материал для тренировки.
Есть 2 распространенных применения автоэнкодеров на практике:
- Сглаживание шума.
- Управление размерностью.
Autoencoder обучают автоматически на примерах данных. Систему легко научить части алгоритма, которые в результате будут исправно работать на конкретном типе ввода. Разработчикам не придется внедрять новый алгоритм, достаточно предоставить данные для самообучения.
Вариационный автоэнкодер
Variational Autoencoder — генеративная модель, применяемая во многих областях искусственного интеллекта. Она нужна для генерации человеческих лиц на фотографиях, создания искусственной музыки и т. д.
Генеративные системы созданы для того, чтобы пользователь получал на выходе случайные данные, которые похожи на тренировочный набор данных. Эту же функцию могут выполнить VAE. Однако часто требуется изменить или изучить различные вариации на данных, которые уже есть в базе. В этом плане VAE работают лучше аналогов.
К примеру, Rave, разработанный на базе VAE, создает сложные мэшапы из разных треков. При этом пользователь может получить микс из неограниченного множества композиций.
Шумоподавляющий автоэнкодер
Denoising autoencoder — автоэнкодер, который получает данные в зашумленном состоянии. Шум создают 2 способами:
- Добавление на входе рандомного нормально распределенного шума с минимальной дисперсией.
- Обнуление части нейронов.
Благодаря такому механизму обработки информации искусственный интеллект учится обращать внимание на широкие свойства, поскольку незначительные могут быть изменены вместе с наложением шума.
Генеративно-состязательные сети (GAN)
Generative adversarial network — сложная архитектура, которая состоит из генератора и дискриминатора. Они работают друг против друга, отчего и пошло название. Впервые данная нейросеть была изучена в университете Монреаля в 2014 году. GAN сразу привлекла внимание сообщества. Руководитель отдела по изучения искусственного интеллекта в Facebook Yann LeCu назвал генеративно-состязательные сети самой интересной концепцией в машинном обучении.
У GAN огромный потенциал, потому что они могут создать любую вариацию данных. Есть 2 примечательных проекта:
- StyleGAN. Это разработка NVIDIA. Создатели научили нейросеть мгновенно создавать картинки с людьми, машинами, интерьерами, которых нет в реальности.
- This Cat Does Not Exist. Проект, который во многом похож на предыдущий, но здесь показывают только котов.
Благодаря постоянному взаимодействию 2 сетей GAN достигает удивительной точности в генерации новых изображений, текстов, музыки и т. д.
Заключение
Существует множество решений в области искусственного интеллекта. Пока не придумали механизма работы с данными, который бы приблизился к способностям человеческого мозга. Однако при изучении истории развития нейронных сетей, начиная с первых разработок, видно, что ИИ становится сложнее и точнее.
В 2023 году GAN — это передовая технология в индустрии, но создание тандема из 2 нейросетей — не предел возможностей. Для достижения лучшего результата необходимо увеличивать количество нейронов. Лучшие проекты редко имеют 10 млрд нейронов в то время, как в человеческом мозге работает более 100 млрд.
Оставляйте свой комментарий, если хотите более простую версию этой статьи.