Американским ученым удалось создать искусственную нейронную сеть, которая способна классифицировать изображения по эмоциональной окраске, причем более точно, по мнению исследователей, чем любые существующие аналоги.
©Wikipedia
Искусственная нейронная сеть (ИНС) – это, как правило, программа, которая способна осуществлять вычисления по принципу биологических нейронных сетей, и основными элементами которой являются виртуальные «нейроны» и «синапсы».
В данном исследовании ученые из Калифорнийского университета и Yahoo Labs разработали ИНС, которая принадлежит к типу сверточной нейронной сети. Подобные системы используются для распознавания изображений, а архитектура «нейронов» в них состоит из слоев.
Новая ИНС была построена не с нуля, а на основе уже существовавшей, которая могла классифицировать изображения по соответствию определенным ключевым словам. Всего количество ключевых слов составляло тысячу, и по каждому из них ИНС, когда анализировала изображение, выставляла балл соответствия.
Взяв за основу эту 1000-мерную оценку, ученые научили ИНС классифицировать изображения по другой шкале – эмоциональной. В частности, данная нейронная сеть теперь сначала определяет соответствие изображения по тысяче параметров, а потом классифицирует его на основе полученных результатов по пятибалльной шкале: «очень негативное», «негативное» «нейтральное» «позитивное» и «очень позитивное».
Чтобы проверить эффективность новой ИНС, ученые дали ей задание классифицировать специальной набор изображений, взятых с Tumblr и Twitter, эмоциональная окраска которых была определена заранее.
По словам исследователей, их ИНС по результатам проведенных тестов обошла все существующие на данный момент аналоги.
Препринт статьи ученых был размещен в онлайн-архиве Корнелльского университета.
