В России разработали алгоритм для быстрой работы нейросетей

На научно-популярном портале N+1 был представлен алгоритм, на основе которого процесс стилизации изображения посредством нейронных сетей можно ускорить в несколько раз. Это позволяет не только достичь необходимого результата, но и серьезно уменьшить необходимый вычислительный ресурс.Создателями алгоритма являются сотрудники «Яндекса» Дмитрий Ульянов, Вадим Лебедев, которые вместе с Виктором Лемпицким также работают в Сколтехе. Кроме того, участие в разработке принимал Андреа Ведальди, который работает в Оксфорде. Вскоре свои наработки они представят на ведущей мировой конференции по машинному обучению ICML (International Conference on Machine Learning).Принцип работы основан на наличии двух нейросетей. Первая из них — описательная нейросеть (descriptor network) — производит расчет ошибок на каждом шаге создания изображения. А вторая — генерирующая сеть (generative network) — создает из случайного набора пикселей образец картинки. Это позволяет совместить созданную текстуру с предложенным эскизом с минимальным числом ошибок и максимально быстрым результатом.Посмотреть на представленный алгоритм в деле, попытавшись повторить стили Моне, Ван Гога и Ренуара, можно на сайте N+1. Впоследствии сервис будет доступен на ресурсе LikeMone.net.Интернет-издание N+1 было создано научным журналистом, бывшим начальником рубрики «Наука и техника» на «Ленте.ру» Андреем Коняевым в 2015 году. Тогда же портал был признан лучшим онлайн-проектом о науке по версии II Всероссийской премии «За верность науке».