У лютому в Сан-Франциско пройде дводенний захід, присвячений мистецтву нейромереж. Про цю подію повідомляє у своєму блозі компанія Google.
Подія відбуватиметься протягом двох днів у Сан-Франциско. Першого дня в Gray Area Foundation for the Arts виставлятимуться 29 творів, створених за допомогою нейронних мереж художниками з усього світу. Цього ж дня роботи будуть продані на аукціоні. Наступного дня пройде симпозіум з машинного навчання і мистецтва, відео з якого обіцяють викласти в мережу.
У липні 2015 року компанія Google виклала у відкритий доступ вихідний код нейромережі, названий Deep Dream. Нейромережа, використовувана компанією для розпізнавання об'єктів на зображеннях, спотворювала вихідне зображення відповідно до того, які його фрагменти нагадували алгоритму ті чи інші знайомі об'єкти. Для картин, створених нейронними мережами, компанія Google ввела термін - інцепціонізм.
Через деякий час публікації вихідного коду співробітник університету Тюбінгена Леон Гатіс запропонував власний алгоритм для нейронної мережі. За допомогою цього алгоритму нейромережа відділяла стиль зображення від його змісту, а після створювала нове зображення на основі наявного змісту та зображення в іншому стилі.
Відкритий доступ до коду і поява сайтів і ботів для самостійного створення зображень без безпосередніх маніпуляцій з кодом посприяли зростанню популярності інцепціонізму.
Торік інженери Google Олександр Мордвинцев, Крісофер Ола і Майк Тіка показали, як можна візуалізувати роботу згорточної нейронної мережі, повернувши її роботу в зворотний бік.
Багатошарову нейронну мережу навчають, показуючи їй мільйони прикладів зображень об'єктів, і вона поступово уточнює вагові коефіцієнти до тих пір, поки не буде отримана потрібна класифікація предметів. У звичайному режимі «зразок» об'єкта подається на вхідний шар нейронної мережі, який потім передає інформацію на наступні шари, і, в результаті, вихідний шар мережі дає нам відповідь.
Однак нейронну мережу можна запустити і в зворотний бік. У цьому режимі можна зафіксувати набір об'єктів, наприклад, «собака», «око», «равлик», і отримати картинку того, як нейронна мережа «уявляє» собі зображення. Або ж показати їй зображення, поцікавитися, що вона там бачить, і далі посилити ці сигнали, запустити в зворотний бік і виконати дану операцію багато разів.