В Google нашли более эффективную замену нейросетям

Исследователь Джеффри Хинтон разработал альтернативу нейросетям, распознающим изображения. Математический метод получил название капсульные сети. 

Обычная нейросеть после предварительной тренировки способна распознавать изображенный предмет только с определенного ракурса: например, она едва ли сможет идентифицировать чашку, если та будет перевернута. Однако предложенный Хинтоном метод капсульных сетей в отличие от нейронных может анализировать изображенный объект в трех измерениях, что делает «зрение» системы схожим с человеческим. 

Как сообщает The New York Times, в настоящее время Хинтон работает над своим методом анализа изображений совместно с исследователем из Google Сарой Сибур. Ученые уже опубликовали свою научную работу, в которой показали в каких случаях их метод распознавания может идентифицировать объекты, изображенные с незнакомых для системы ракурсов. Алгоритм капсульных сетей имитирует сеть нейронов человеческого мозга более сложным и структурированным образом, чем технологии традиционных нейросетей. 

Хинтон отмечает, что пока его проект показал лишь предварительные результаты. Однако ученый рассчитывает, что в дальнейшем капсульные сети помогут ускорить работу над системами компьютерного зрения и обработки естественного языка в виртуальном собеседнике.