Nevrale nettverk er i økende grad tar på seg jobber som pleide å være bevare den menneskelige hjernen. Så Erik Bernhardsson bestemte seg for å se hva som ville skje hvis han kastet 50.000 for skrifter på en nevrale nettverk og venstre er det å tygge gjennom dem. Resultatene, viser det seg, er ganske interessant.
Å mate skrifter til AI, skapte han rister av tegn—hvert tegn montering i 64×64 pixel-boksen, slik at de kan være direkte sammenlignet med hverandre. I prosessen fikk han nevrale nettet for å skape det han kaller en “font vector”—en slags abstrakt matematisk konstruksjon som helt definerer skriften. Du kan lese detaljert om hvordan han gjorde det i en blogg-innlegget her.
Mer interessant er hva som kan gjøres med den resulterende vektor, som Bernhardsson forklarer:
Siden hver skrift er en vektor, kan vi lage vilkårlig skrift vektorer og generere utdata fra det. Vi kan… velge en font vektor og generere nye skrifter fra tilfeldig forstyrrelsene… Vi kan også lage helt nye skrifter. Hvis vi modellen fordelingen av skrift vektorer som en multivariat normal, vi kan prøve tilfeldig vektorer fra det og se på de skriftene de genererer.
Faktisk, det er hva du kan se i gif ovenfor. Det er ganske smart, for Det er lært, for eksempel, som mange skrifter bruke små bokstaver til små bokstaver satt, og det intelligent bytter mellom to avhengig av skrift-det er å skape.
Nevrale nett kan ikke ta over jobben som designere ennå, men at det er en ganske kul prosjekt som viser hvor allsidig de kan være. Du kan gå og les alt om det her.
Sponset
[Erik Bernhardsson via Strømmer Data]