Google тестирует самообучаемую нейросеть на 16 тыс. процессорных ядрах
Группа учёных из компании Google поставила интересный эксперимент: способна ли нейросеть самостоятельно выработать свойства высокого уровня на базе большого массива непомеченных данных. Например, если ей дать выборку из миллиона изображений, сможет ли она научиться находить на них лица? Идея в том, что система ни разу не видела изображение, которое было бы помечено как «лицо».
Нейросеть Google работала три дня на кластере из 1000 машин (16 тыс. ядер), в качестве данных использовалась база из миллиона изображений размером 200х200 пикселов.
«Вопреки распространённому и интуитивно понятному предположению, результаты нашего эксперимента показали, что детектор лиц может быть создан без тренировки на образцах», — говорится в научной работе. Нейросеть не только научилась определять лица, но проявила способности к распознаванию других высокоуровневых концепций, таких как части человеческого тела и лица кошек.
В целом, из 20 000 категорий объектов базы ImageNet, точность распознавания составила 15,8%, что на 70% выше предыдущего лучшего достижения.
