Дослідники виявили, що якщо порівнювати нейронні мережі з різними навчальними мітками, то ефективніше
Мова двійкових чисел компактний і точний дляпередачі інформації. На відміну від цього, розмовний людську мову більш тональний і аналоговий. Оскільки числа є ефективним способом оцифровки даних, програмісти рідко використовують входине дані іншого типу, коли розробляють нейронну мережу.
Одна з найбільш поширених вправ дляперевірки нового методу машинного навчання: навчити ІІ розпізнавати об'єкти чи тварини на фотографії. Автори нової роботи провели експеримент: вони створили дві нові нейронні мережі, які мали розпізнавати десять різних типів об'єктів на колекції з 50 тис. фотографій.
Перша система ІІ була навчена традиційним способом: у неї завантажили таблицю даних із тисяч рядків, кожен відповідав одній тренувальній фотографії.
А в другу систему автори завантажили таблицюданих, рядки якої містили фотографію тварини або об'єкта, а в другій колонці був аудіофайл, на якому людина вимовляє назву об'єкта або тварини.
В результаті перша нейромережа видавала цифрове.значення об'єкта, які їй показували, а друга намагалася «сказати» те, що вона бачила. Обидва алгоритми справлялися із завданням однаково ефективно та відповідали правильно у 92% випадків, зазначають автори.
Однак результати експерименту змінилися, коливчені скоротили вибірку з 50 тис. до 2,5 тис. Тоді правильність відповідей першого ІІ впала до 35%, а у другого, який був навчений голосом, знизилася лише до 70%.
Читати далі:
Дослідники вперше занурилися до самого глубоколежащих потонулого корабля
Створено першу точна карта світу. Що не так з усіма іншими?
З'явилася бездротова система, яка допомагає паралізованим