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為了識別和處理谷歌網(wǎng)站中的數(shù)十億張圖片，谷歌工程師開發(fā)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks，簡稱 ANNs)。
ANNs的編程設(shè)定是，通過對無數(shù)相似的圖片展開學(xué)習(xí)，借由某一物體的突出特點從圖片中識別出該物體。例如，ANNs通過處理數(shù)百萬張叉子的圖片，最終“領(lǐng)悟”到叉子的特點是擁有一個把手以及二到四個尖齒，從而“學(xué)會”了如何從其他物品中把叉子辨別出來。
如今，谷歌把ANNs的代碼對外公開，感興趣的人可以上傳圖片，ANNs會把圖片變成各種駭人版本。
簡單地解釋起來，ANNs從圖像中識別圖案的方式，就如同孩子們從云層中識別出各種形狀一樣，讓人難以捉摸。
ANNs識別出某些圖案后又進行了夸大化處理。ANNs在處理圖像時，會把一些卷曲的線條/形狀、人臉上的疤痕和斑點、陰影之類的圖案曲解成其他物品，使這些被錯誤辨認(rèn)的物品在圖像中重復(fù)出現(xiàn)，從而把一張正常圖像變成噩夢般的畫面。
從理論來解釋的話，谷歌的ANNs擁有10至30層人工神經(jīng)元堆疊層。當(dāng)圖像被輸入時，每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都會逐步從圖像的邊緣和圖像中的形狀中提取出更復(fù)雜的信息，直到最終形成一張完整畫面。
如果圖像中人臉上的一塊陰影看起來像眼睛的一部分，ANNs的不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層就會把這塊陰影用眼睛的圖案不斷替代，直到識別出真正的人眼。(陳思)
via：dailymail
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