Яндекс представил нейросеть, способную различать страны по фотографиям. Разработчики использовали тот же алгоритм, который ранее научили различать между собой российские города. Компания описала разработку алгоритма в своем блоге, а также выпустила игру, в которой пользователи могут посоревноваться как с алгоритмом, так и друг с другом.
Как и люди, нейросетевые алгоритмы способны во время обучения находить в данных закономерности, а затем использовать выученный навык в своей работе. В начале 2019 года программисты из Яндекса создали наглядную демонстрацию этого свойства, научив нейросеть распознавать город по одной фотографии. Они обучили алгоритм на 400 тысячах фотографий и добились того, что алгоритм выигрывал у человека в большинстве случаев.
В новой версии программисты научили тот же алгоритм различать страны, а не российские города. Механика игры осталась такой же, как и в прошлый раз: пользователю по очереди показывают по одной фотографии и дают четыре страны на выбор. Параллельно с этим такую же фотографию получает алгоритм или другой человек, с которым пользователь поделился ссылкой. Всего игрокам дается 12 фотографий, а затем происходит подсчет очков.
В качестве алгоритма Яндекс использовал сверточную нейросеть SE-ResNeXt-50, представленную китайскими исследователями в 2017 году. Разработчики не раскрыли точные параметры обучающей выборки, но отметили, что алгоритм обучался на тысячах фотографий. Они также рассказали, что изучили работу алгоритма при анализе фрагментов фотографий по отдельности. По фрагментам, которые нейросеть узнала, они определили ключевые признаки, по которым алгоритм относит фотографию к той или иной стране: к примеру, Нидерланды нейросеть узнает по белым рамам и темным кирпичным стенам.
В 2017 году американские исследователи создали алгоритм, способный предсказывать политические предпочтения жителей района по фотографиям автомобилей на улицах из Google Street View. Анализ показал, что преобладание пикапов над седанами в районе связано с голосованием за республиканцев и наоборот.
Григорий Копиев
Для этого физикам потребовалось четыре сверхпроводящих кубита
Российские ученые создали первую отечественную квантовую нейросеть на основе сверхпроводящих кубитов. Они применили к цепочке из четырех кубитов алгоритм глубокого машинного обучения с учителем, благодаря чему добились распознавания рукописного текста, а также решили три задачи классификации: определение четности, обнаружение меток рака молочной железы и определение марки вина. Исследование представлено в рамках VI Международной школы по квантовым технологиям, состоявшейся в начале марта 2023 года в Миассе, кратко о нем сообщает пресс-релиз и постер с докладом, поступившие в редакцию.