Ее основное отличие от предыдущих версий алгоритма в том, что она может самостоятельно исследовать сцену и понимать, как предметы, которые должны располагаться в «мире», будут выглядеть с различных углов и незнакомых ракурсов. При этом программа не требует дополнительных данных и может работать в случае, когда ученые не загружают в систему информацию об объектах.
Нейросеть сибирских ученых позволит медикам автоматизировать диагностику рака
Кейсы
Ученые отмечают, что их нейронная сеть не требует огромного массива данных, которые перед этим обрабатывает человек. По их словам, обычно это очень усложняет процесс обучения, при этом никто не застрахован от ошибок. Чтобы преодолеть это ограничение, разработчики предложили сделать подход к обучению более человечным и создали среду, в которой алгоритм обучает сам себя — снимая и изучая фотографии самостоятельно.
Им уже удалось провести несколько тестов и проверить работу Generative Query Network. По их результатам нейросеть очень точно воссоздавала отдельные сцены и показывала качественные изображения без базовых знаний о перспективе и освещении. Кроме того, алгоритм умеет подсчитывать количество объектов и классифицировать их, даже если они видны плохо.