Sueño Profundo
Deep Dream es un proyecto de investigación sobre redes neuronales artificiales llevado a cabo por los ingenieros Alexander Mordvintsev, Christopher Olah y Mike Tyka basado en la plataforma de reconocimiento de imágenes de Google.
Una red neuronal tiene entre diez y treinta capas de neuronas artificiales, y el contenido a analizar e interpretar va atravesando cada una de ellas hasta llegar a la última «capa de respuesta», que presenta el resultado. Asignando valores para errores y aciertos y con experiencias e información previa, las neuronas van acumulando resultados y generando una suerte de conocimiento. De alguna manera, las redes neuronales se entrenan a sí mismas a lo largo del tiempo, de acuerdo a los patrones que buscan como correctos y los que descartan como incorrectos.
Para el proyecto, los ingenieros modificaron el código de reconocimiento para que genere imágenes a partir de la “especialidad” de cada red neuronal. Por ejemplo, si a redes neuronales entrenadas para encontrar bananas se las aplica a una imagen de ruido gaussiano, se consigue un resultado determinado. Del mismo modo para cada una de las redes. Y cuando reconoce un patrón relativo a lo que busca, lo acentúa en múltiples fases para que se parezca cada vez más a lo que aprendió.
Por otro lado, al aplicarlo en imágenes y fotografías compuestas y complejas, y no estableciendo un patrón de búsqueda en particular, sino dejando a la red la decisión, se consiguen resultados exclusivos de la lógica de la inteligencia artificial. Independientes del pensamiento humano, las redes neuronales consiguen imaginar imágenes propias.
Ejemplos de videos analizados desde DeepDream a través del código abierto distribuido por los autores.
http://www.youtube.com/watch?v=9tQNpg4_sIA[/youtub</p> <p>[youtube]https://www.youtube.com/watch?v=oyxSerkkP4oPara leer más (en inglés):
http://googleresearch.blogspot.com.ar/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html
Código: https://github.com/google/deepdream
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