ile_eli

Какие-то шутники построили нейронную сеть (конволюционную, через deep learning), которая определяет, что на картинке (т.е. выбирает из 1000 классов самый подходящий) и решили найти идеальную кошку. Последний слой этой сети - вектор из 1000 оценок, для каждого класса: насколько данная картинка похожа на велосипед, насколько - на лес, насколько - на лимон. Задача такая: построить картинку, которая даст максимальную оценку кошке и минимальные - всем остальным (точнее - такой вектор оценок, при котором вероятность кошки максимальна). При этом картинка должна быть сравнительно гладкой, иначе совсем мусор получается. Результат идеальной гантели, чашки и далматинца можно увидеть здесь, на 2-м слайде. Еще несколько картинок на 23-м и 24-м слайде (посмотреть стоит, они красивые). (UPD: здесь оригинал, там все картинки на 3-й странице)

Я вот почему вспомнил.