谷歌知道，夢是一個神經網絡

人工神經網絡谷歌創建的模擬人腦。 這種技術允許識別和分析的各種圖像。 一旦開發商出現了有趣的問題：如果機器人能夠夢想會發生什麼？ 這麼奇怪的問題並沒有出現無章可循。 這是該項目以創建圖像深夢的一部分。

“深夢”

開發商的軟件特定目的之前提出。 然而，這不是夢想重建的目的。 專家們請求的原始圖像的基礎上，神經網絡圖像變化強加在它的幾個其他層。 事實證明，該軟件簡單易學。 因此，該程序能夠提高檢測功能的指定車型。

訓練

為了提高人工神經網絡的功能，開發人員通過電腦超過一百萬的圖像通過。 這是一個艱苦和耗時的工作，因為每個建議的圖片工程師後作出的車強調物體上發現的圖像。 純粹的神經網絡由多層組成，和搜索更準確的解釋取決於水平或狀態。 例如，用於檢測各個對象的對應輸出層。

致幻高質量的照片

神經網絡的圖像增加特定對象的識別功能後，面臨著更加艱鉅的任務。 工程師們被要求自己開車來創建特定對象，其中是一隻狗，叉，海星，香蕉等物品的圖像。 此舉充分的理由本身。 而讓機器人夢想有致幻質量定義的圖像能夠識別人的眼睛。

該項目的最終目標

谷歌正在尋求改善神經網絡，它是可以檢測的整體畫面不存在細節的地步。 我們可以說，工程師們能夠尋找到人工智能的潛意識。 它發生了，當開發商開始加載圖像的神經網絡的上層，一個已學會識別單個物體。 因此，舉例來說，預定的參數“在雲狗形狀”製成，以模擬狗雲的網絡。 而且每次加載結果時間出來好。

因此，“深夢”給了計算機來修改圖像設置的能力。 它已經允許識別物體，這是不包含在圖像中。 而現在，當你請求“陰天”網絡提供了一個令人驚訝的奇怪的狗和蝸牛。

結論

該項目中，研究人員使用的方法，幫助理解和想像如何能夠為對象分類執行複雜任務的神經網絡。 這導致了網絡結構的改善和允許控制學習過程的階段。