N+1 предлагает читателям собственный сервис DeepDream
Недавно инженеры Google Александр Мордвинцев, Крисофер Ола и Майк Тика показали, как можно визуализовать работу сверточной нейронной сети, повернув ее работу в обратную сторону. Результатом подхода стал алгоритм DeepDream, принцип которого довольно прост: он искажает исходное изображение в соответствии с тем, какие его фрагменты напоминают алгоритму те или иные знакомые объекты.
На языке машинного обучения это означает, что мы берем конкретное изображение, пропускаем его через нейросеть распознавания и получаем значения в некотором высоком слое нейросети. Затем в соответствии с натренированными весами связей между слоями спускаем эти значения вниз — вплоть до исходного изображения. В конце DeepDream искажает это исходное изображение, чтобы показать те фрагменты, которые получили максимальные веса в высоком слое. Все это может звучать как абракадабра, но для тех, кто знаком с алгоритмом обучения нейросети через обратное распространение ошибки DeepDream выглядит довольно просто (если не тривиально).
Установить DeepDream на свою машину относительно просто. Для этого необходим сам открытый код сети, а также одна из существующих интерактивных оболочек для языка программирования Python (NumPy, IPython, PIL или дистрибутивы Anaconda или Canopy). Управление этой программной системы осуществляется при помощи фреймворка машинного обучения Caffe. Запускать нейронную сеть нужно на компьютере с Ubuntu Linux, RedHat Linux или OS X с установленной видеокартой Nvidia. Видеокарта должна поддерживать технологию параллельных вычислений CUDA.
Скорость обработки изображений в Deep Dream зависит от размера самого изображения (чем оно больше, тем больше времени уйдет на «прогонку» через нейросеть), вычислительной мощности компьютера, а также глубины обработки и типа использованных слоев.
Наш сервер использует Intel Xeon E5-2670 (Sandy Bridge) высокочастотные графические процессоры NVIDIA с 1536 ядрами CUDA (архитектуры унифицированного вычислительного устройства) каждый и памятью видеоданных на 4 ГБ. В обработке участвует 32 ядра процессора и 4 видеокарты, 60 Гб оперативной памяти.
К счастью, чтобы попробовать DeepDream в работе, всего этого знать не требуется. Достаточно загрузить понравившуюся картинку в форму, приведенную в конце этой страницы, и дождаться результата. Обработка изображения в DeepDream — это очень вычислительно емкая задача, поэтому советуем читателю запастись терпением. Пока же вы можете оценить результат работы DeepDream на подборке нескольких изображений из наших лучших галерей. Однако, даже если вы закроете вкладку с материалом, ваша картинка продолжит обрабатываться и вы сможете (до тех пор, конечно, пока не упадет наш сервер) ее получить.
Делим на два
Привет. Наш Deep Dream перестал работать. Но вы можете воспользоваться ненашим: https://dreamscopeapp.com