谷歌知道，梦是一个神经网络

人工神经网络谷歌创建的模拟人脑。 这种技术允许识别和分析的各种图像。 一旦开发商出现了有趣的问题：如果机器人能够梦想会发生什么？ 这么奇怪的问题并没有出现无章可循。 这是该项目以创建图像深梦的一部分。

“深梦”

开发商的软件特定目的之前提出。 然而，这不是梦想重建的目的。 专家们请求的原始图像的基础上，神经网络图像变化强加在它的几个其他层。 事实证明，该软件简单易学。 因此，该程序能够提高检测功能的指定车型。

训练

为了提高人工神经网络的功能，开发人员通过电脑超过一倍百万的图像通过。 这是一个艰苦和耗时的工作，因为每个建议的图片工程师后作出的车强调物体上发现的图像。 纯粹的神经网络由多层组成，和搜索更准确的解释取决于水平或状态。 例如，用于检测各个对象的对应输出层。

致幻高质量的照片

神经网络的图像增加特定对象的识别功能后，面临着更加艰巨的任务。 工程师们被要求自己开车来创建特定对象，其中是一只狗，叉，海星，香蕉等物品的图像。 此举充分的理由本身。 而让机器人梦想有致幻质量定义的图像能够识别人的眼睛。

该项目的最终目标

谷歌正在寻求改善神经网络，它是可以检测的整体画面不存在细节的地步。 我们可以说，工程师们能够寻找到人工智能的潜意识。 它发生了，当开发商开始加载图像的神经网络的上层，一个已学会识别单个物体。 因此，举例来说，预定的参数“在云狗形状”制成，以模拟狗云的网络。 而且每次加载结果时间出来好。

因此，“深梦”给了计算机来修改图像设置的能力。 它已经允许识别物体，这是不包含在图像中。 而现在，当你请求“阴天”网络提供了一个令人惊讶的奇怪的狗和蜗牛。

结论

该项目中，研究人员使用的方法，帮助理解和想象如何能够为对象分类执行复杂任务的神经网络。 这导致了网络结构的改善和允许控制学习过程的阶段。