Google Research опубликовал короткую статью об очень интересном исследовании Алекса Грейвса, младшего научного сотрудника в Департаменте компьютерных наук университета Торонто. Исследование Грейвса касается долгой кратковременной памяти рекуррентных нейронных сетей (LSTM). Почти сразу же после его записи в Twitter, оба поста и в Google+ и в Twitter были удалены.
Исследование Грейвса подтверждает, что предсказывая одну точку данных за раз, рекуррентная сеть LTSM может использоваться для репликации сложных последовательностей. Чтобы продемонстрировать эту идею, он выбрал синтез почерка, и создал инструмент, который применяет его на практике. С помощью набора рукописных образцов разных людей, его программа может воссоздавать любую фразу любым из заданных почерков. Результат не идеален, но на удивление аккуратен.
Если вы хотите увидеть процесс в действии, можете лично испытать его вот здесь. Инструмент на данный момент обладает пятью разными образцами почерка, и дает вам возможность писать фразы до 100 символов.
Мысль об этом факте немного напрягает. Мы пришли к той точке, когда компьютеры могут не только читать и распознавать рукописные тексты с приемлемой точностью, теперь они могут еще и крайне убедительно повторять почерк. Тяжело представить несколько полезных человечеству применений это техники, но вот каверзных - хоть отбавляй. Возможно, именно потому Google так быстро вытер посты ученого.
Journal information