DeepDream

DeepDream 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.

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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.

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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.

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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.

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Ejemplos de videos analizados desde DeepDream a través del código abierto distribuido por los autores.

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Para leer más (en inglés):

http://googleresearch.blogspot.com.ar/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html

http://www.theguardian.com/technology/2015/jun/18/google-image-recognition-neural-network-androids-dream-electric-sheep

Código: https://github.com/google/deepdream

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