tm12_glebokie_uczenie.pdf

(2758 KB) Pobierz
2020-05-22
Zastosowania
algorytmów
głębokiego
uczenia
maszynowego w
multimediach
wykład z przedmiotu Technologie
Multimedialne
mgr inż. Adam Kurowski
1
Wprowadzenie
Sztuczna inteligencja umożliwiła wiele operacji
na sygnałach
składających się na przekaz multimedialny, które
do tej pory wydawały
się niemożliwe.
Efektem tego typu przemian jest powstanie algorytmów pozwalających
między innymi na
generowanie obrazów, czy też muzyki.
Możliwe także stało się
modyfikowanie treści multimedialnych
w
prosty
sposób
przy jednoczesnym uzyskiwaniu rezultatów
bardzo
wysokiej jakości.
2
1
2020-05-22
Klasyczne oblicze sztucznej inteligencji
•
SVM
•
Drzewa decyzyjne
•
Lasy decyzyjne
•
„Płytkie” sieci neuronowe
Rozwiązania te
nadal sprawdzają się
w
pewnych zastosowaniach,
jednak dla aplikacji przedstawionych w tym wykładzie
przełomem
okazały się
głębokie sieci neuronowe.
3
Podstawowe zadania AI
•
klasyfikacja
– czyli przypisywanie danych wejściowych (wektorów
liczb, obrazków itp.) do danej klasy obiektów (pies, kot, dom, itp.),
•
regresja
– czyli przybliżanie funkcji, dla której znamy kilka jej wartości
dla znanych argumentów,
•
klasteryzacja
– czyli łączenie zbiorów podobnych obiektów w grupy
przez samą sieć,
•
interakcja ze środowiskiem
–
czyli tzw. uczenie ze wzmocnieniem
(analogia z teorią wzmocnień Pawłowa jest nieprzypadkowa), które
polega na tym, że siec uczy się wchodzić w korzystną dla niej
interakcję z wybranym środowiskiem.
4
2
2020-05-22
Przykład zastosowania: klasyfikacja
5
Przykład zastosowania: regresja
6
3
2020-05-22
Przykład zastosowania: klasteryzacja
7
Przykład zastosowania: uczenie ze wzmocnieniem
8
4
2020-05-22
Przykład zastosowania: uczenie ze wzmocnieniem
źródło: https://www.theverge.com/2019/10/30/20939147/deepmind-google-alphastar-starcraft-2-research-
grandmaster-level
9
Problemy trudne do rozwiązania podejściami
klasycznymi
•
Generowanie tekstu
– zazwyczaj za pomocą sieci ze sprzężeniem
zwrotnym, które na podstawie poprzednich wyrazów zdania
przewidują „najlepiej pasujący” wyraz następny,
•
Analiza sentymentu
– czyli przydział (klasyfikacja) przez sieć np.
komentarzy internetowych i określania który z nich był pisany z
pozytywnym/neutralnym/negatywnym nastawieniem,
•
Generowanie obrazów
– np. obrazów twarzy, lub abstrakcyjnych
wzorów,
•
Transfer stylu
– czyli takie przekształcanie już istniejącego obrazu, by
np. wizualnie przypominał dzieło znanego artysty.
10
5

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika:

Zgłoś jeśli naruszono regulamin