Mezclas de vectores (III): las funciones involucradas

En esta tercera entrada de la serie (aquí está la primera y la segunda) quiero ocuparme de las que llamé f_1 y $f_2$, las funciones involucradas. Que son las que obran la magia, por supuesto. Con casi cualquier otra opción se habría obtenido una patochada, pero estas son funciones especiales.

Las funciones en cuestión están extraídas de esta,

inception03

que es una representación esquemática (extraída de aquí) de una red neuronal para el reconocimiento de imágenes. El nodo superior lee píxels y el el inferior dice si en la foto hay unos loros o no. Los colores indican distintos tipos de operaciones (convoluciones, etc.) internas de la red.

Una red neuronal no deja de ser una función construida como composición de otras: cada nodo del gráfico anterior, de hecho, no deja de ser una función relativamente simple.

Si corres esa red neuronal sobre una foto de las dimensiones adecuadas, el resultado es un vector de probabilidades. Pero, ¿qué pasa con los pasos intermedios? Precisamente f_1 y f_2 son dos de esos pasos intermedios elegidos (no por mí, lo aviso) adecuadamente de modo que la una detecte estructura global en el gráfico y la otra, textura. De este modo, el vector mezcla, la imagen resultante, adquiere las formas de una de las fotos y las texturas de la otra.

Una colección de enlaces relevantes y puede que interesantes es:

Un comentario sobre “Mezclas de vectores (III): las funciones involucradas

  1. daniel 5 septiembre, 2016 13:12

    Me pregunto si podríamos resumir el contenido de estas tres entradas indicando que es posible utilizar redes neuronales que detectan patrones reconocibles (features) y que quedan reflejados en ciertas funciones (pesos asociados a las conexiones) para combinar las funciones asociadas a distintas características con lo que se consigue obtener la representación correspondiente a la combinación de los objetos. Por ejemplo si una NN detecta qué tipo de verdura es la entrada y otra detecta el tamaño de un objeto entonces combinando ambas podemos obtener la representación de un tomate de determinado tamaño .

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