Jaringan saraf menentukan penarikan gambar

Foto ini akan segera Anda lupakan

Para peneliti di Laboratorium Institut Teknologi Massachusetts untuk Ilmu Komputer dan Kecerdasan Buatan telah mengembangkan algoritma yang menentukan penarikan gambar. Selain itu, berdasarkan algoritma ini, aplikasi untuk meningkatkan foto telah dibuat sehingga mereka tercetak dengan baik di otak.

Seperti yang Anda tebak, algoritma ini dikembangkan dengan melatih jaringan saraf. Pelatihan berlangsung di depan umum. Selama pelatihan, setiap foto dari album diperlihatkan 600 milidetik, kemudian jeda 800 milidetik, kemudian lusinan foto lain diikuti. Setelah waktu yang acak, foto pertama diulang. Beberapa foto lain juga diulangi kemudian. Setiap saat, pengguna dapat menekan tombol dan memberi tanda bahwa ia mengenali foto tersebut. Dengan demikian, jaringan saraf menerima informasi tentang foto mana yang lebih baik diingat.

Sebagai hasil dari pelatihan, jaringan saraf belajar untuk secara harfiah memprediksi ingatan manusia. Selain itu, ini menyoroti area dengan daya ingat tinggi dan rendah dalam bingkai, sehingga foto dapat dioptimalkan.



Hasilnya, para peneliti menyusun database besar berisi 60.000 foto dengan indeks daya ingat - LaMem (Large Memorability Dataset).

Algoritma ini disebut MemNet, ada halaman demo online .

Model jaringan saraf yang disiapkan sebelumnya dapat diunduh dan diuji secara offline menggunakan kerangka kerja Caffe .

"Memahami daya ingat akan membantu dalam menciptakan sistem yang menyimpan informasi paling penting atau, sebaliknya, menyimpan informasi yang orang mungkin lupa," kata Aditya Khosla, mahasiswa pascasarjana di Laboratorium untuk Ilmu Komputer dan Kecerdasan Buatan, penulis utama proyek sains. "Ini seperti memiliki grup fokus yang dapat diakses secara instan yang berbicara tentang kemungkinan mengingat pesan visual tertentu."

Sistem semacam itu dapat diterapkan di berbagai bidang: dari meningkatkan efisiensi iklan dan pesan di jejaring sosial hingga mengembangkan materi pelatihan yang lebih efektif. Atau sebagai asisten pribadi yang membawa informasi kepada Anda dengan cara yang paling berkesan.

Pengembang proyek tidak hanya menerbitkan desain jaringan saraf, tetapi juga siap untuk menyediakan semua orang dengan database LaMem dengan 60.000 foto beranotasi ( berdasarkan permintaan ).

Diskusi yang lebih rinci tentang pelatihan jaringan saraf convolutional dan pengoperasian algoritma MemNet dijelaskan dalam makalah ilmiah . Ini menggambarkan bagaimana basis dikompilasi, bagaimana permainan memori visual dimainkan selama pelatihan jaringan saraf dan, pada akhirnya, bagaimana hasil kerja jaringan saraf diperiksa setelah pelatihan.

Source: https://habr.com/ru/post/id388175/