Дерев яні двері: Дерев’яні двері міжкімнатні — ціна 1890 грн. Врізка+Монтаж =1 день

Дерев’яні двері міжкімнатні — ціна 1890 грн. Врізка+Монтаж =1 день

Дерев’яні міжкімнатні двері Львів

Дерев’яні двері у Львові з натурального масиву дерева, як і будь-яким іншим виробам з натурального матеріалу, властива унікальна текстура, але для того, щоб зрадити масиву деревини привабливий вигляд і естетичність, фабрики повинні відпрацьовувати технологію виробництва довгі роки. Покупець, торкаючись до натурального дерева, відразу відчуває перевагу натурального дерева над синтетичними аналогами шпону.

Двері натуральні з дерева: плюси та мінуси

За багатьма експлуатаційними характеристиками, деревяні міжкімнатні двері з природного дерева значно обганяють аналоги з синтетичного покриття. Вони значно міцніше синтетичного шпону і легше піддаються реставрації. Крім того, вироби з натурального масиву деревини завжди залишаються елітними товарами.

Якісні, добре оброблені двері з цілісного масиву має високу вартість і входить в елітний сегмент ринку. Значна ціна таких виробів пов’язана зі складністю обробки натуральної деревини. Двері з натурального дерева більш вибагливі до догляду, ніж їх штучні аналоги, але вони завжди подарують теплоту і відчуття комфорту в будинку, що так подобається вимогливим покупцям.

Натуральний масив дерева завжди був, і залишиться популярним. Природна фактура і запах дерева є унікальними і їх складно повторити при виробництві штучних матеріалів.

У порівнянні з дверима, для виробництва яких використовуються синтетичні типи матеріалів, двері з масиву мають підвищену теплоізоляцією і хорошими шумозахисні властивості. Крім усього іншого, натуральні деревяні двері мають підвищену здатність до обміну вологи. При підвищеній вологості деревяні двері можуть накопичувати в собі її надлишки. При осушенні повітря, накопичена дверима волога, поступово повертається в приміщення. Але, все ж, краще не допускати перевищення вологи більш ніж на 60%.

Ну і звичайно ж двері з натурального масиву володіють красивим і добротним зовнішнім виглядом. Це в повній мірі відноситься і до лакованих і до пофарбованих дверей.

Основним недоліком деревяних дверей з натурального масиву дерева є їх висока ціна. Однак, купуючи якісну продукцію у добре зарекомендував себе заводу виробника, можна бути абсолютно впевненим, що вкладення в імідж свого будинку цілком виправдані.

Інтернет магазин Door.UA, працює тільки з добре зарекомендували себе виробниками, які надають гарантії на свою продукцію. Всі двері з масиву мають сертифікати якості.

З чого складаються дерев’яні двері

Дверні полотна для міжкімнатних дверей виготовляють з досить дорогих порід натуральних дерев. На сучасному ринку дверей поширені породи з ясена, горіха, дуба, сосни.

Двері з натурального масиву розрізняються між собою настільки, наскільки різні фізичні властивості деревини.

Так деревина горіха має підвищену динамічну міцність і практично не розтікається при обробці. Горіх є досить цінною породою, і двері з нього відрізняються високою якістю і застосовуються для оформлення дорогих і ексклюзивних інтер’єрів.

Деревина ясена має середню щільність, входить в категорію твердих порід. Ясень дуже зносостійкий матеріал, але високо еластичний і легко піддається обробці. Так як він має підвищену в’язкість, то легко може просочитися морилкою для дерева.

Деревина сосни є досить м’яким матеріалом, добре вбирає в себе вологу. Внаслідок цієї особливості деревини, у недобросовісних виробників, двері часто розбухають і деформуються. При грамотній обробці сосна має гарний зовнішній вигляд і здатна прослужити дуже довгий час.

Виробництво дверей з будь-якої породи дерева проходить в два етапи. На першому етапі деревину сушать на протязі тривалого часу. Після якісної просушки деревини починають виробляти необхідні форми. Їх розмір повинен бути заздалегідь визначений.

Після виготовлення форми, починається заключна її обробка. Двері просочуються морилками, потім ретельно грунтуються і лакуються.

Заводи, з якими співпрацює інтернет магазин Door, використовують для виробництва своїх дверей лаки, які поставляються з Італії.

При грамотному і своєчасному догляді двері з масиву можуть прослужити довгі роки. Ще й зараз в будинках, побудованих на початку і середині минулого століття, можна зустріти такі двері, і знаходяться вони в хорошому стані.

Дерев’яні двері, ціни у Львові від 1,492 грн.

Двері з дерева

 У всі часи дерев’яні двері були найпопулярнішими, завдяки постійному розвитку технологій на даний час існує не аби який вибір, вдале поєднання як стилістичних рішень, так і матеріалів виготовлення. Цікаві рішення щодо поєднання дерев’яних дверей зі вставочними елементами декору — скло, пластик, залізо — все це набуває не аби якої популярності.

Відмічають досить багато переваг дерев’яних дверей:

  • екологічність
  • легкість в догляді
  • створення цікавих дизайнів
  • нестандартність конструкцій
  • практичність використання

 Виробники весь час працюють над вдосконаленням технологій, враховують всі особливі приміщення, до прикладу такі як: перепади температури, вологість. Є багато доказів того що дерев’яні двері створюють сприятливий мікроклімат не зважаючи на обробку, зберігають свою екологічність, оскільки сучасне виробництво використовує тільки натуральні пропитки та покриття.

Дерево є легким в обробці, йому легко надати будь-яку форму, скріплювати надійно між собою деталі, що дає можливість виконанню у будь-якому стилі від класики до сучасного хайтеку.

 Виділяють два способи виготовлення дверей — з цільного куска дерева або за допомогою склеювання. Перший варіант одразу гарантує якість, таким методом просто не можливо виготовити не якісні двері, з ними не будуть виникати проблеми на протязі всього експлуатаційного періоду.

 Стосовно виготовлення методом склеювання — такі двері вважають на ранг нижче, але в дійсності важливий кінцевий результат, і найчастіше вони не будуть мати жодних недоліків. Ціна як правило дешевша, а оку досить важко оприділити відмінності, тому важливим є вибір чесного продавця.

На якість та ціну також впливає порода дерева, отже найпопулярнішим, та міцними визнають міжкімнатні двері з дуба, довговічні та надійні, але потрібен не значний догляд, інколи застосовувати спеціальні засоби, аби текстура не темніла з роками.

Популярними також відзначають дерев’яні двері з ясеня — мають широку палітру кольорів, чудовий природній малюнок, а також стійкі до сонячних променів.

Популярністю також користуються конструкції з горіха та буку, завдяки легкості в обробці, можливе виконання різноманітних цікавих форм, а по міцності не вступають дубу.

Рекомендації щодо купівлі дерев’яних дверей

 При купівлі, в першу чергу, варто звернути увагу на такі моменти:

  • зовнішній вигляд
  • не має бути тріщин та нерівностей
  • поєднання з дизайном приміщення
  • сертифікат якості
  • перевагою також буде відомий виробник, який встиг себе зарекомендувати

 Наш інтернет-магазин пропонує широкий вибір дерев’яних дверей, з якісною обробкою та презентабельним зовнішнім виглядом для квартири, будинку, офісу, технічних приміщень. Безмежний асортимент конструкцій різного кольору, дизайну, форм. Моделі створені надійними виробниками, які гарантують якість та довговічність. 

 

Дерев’яні двері, купити дерев’яні міжкімнатні двері в Києві, ціна на двері з дерева, фото, відгуки покупців

Найширший вибір дерев’яних дверей

Сучасний ринок вхідних конструкцій надає покупцям найширший вибір дерев’яних дверей в різних дизайнерських виконаннях для будь-якого, навіть самого нестандартного, інтер’єру. Гіпермаркет «Місто дверей» — це безкомпромісно великий асортимент дерев’яних дверей Києва у всіх цінових категоріях від провідних виробників України, Росії, Італії та ін. країн. Вибирайте на свій смак колір, стиль і фурнітуру!

Завдяки постійному вдосконаленню технологій виготовлення дверей, можна вибрати і купити дерев’яні двері, в яких вдало поєднуються як різні стилістичні рішення, так і матеріали виготовлення. Наприклад, все більшої популярності набувають двері з дерева зі вставними елементами зі скла, пластику та заліза.

Не тільки для установки в отворах між кімнатами або на вході, а й для ванних кімнат, кухонь та інших приміщень з особливими умовами (перепади температур і вологість) можна купити дерев’яні двері з відповідними характеристиками стійкості в гіпермаркеті «Місто дверей».

Двері з дерева — краса, якість, екологічність, користь

Деревина була і залишається найкращим серед компаній-виробників і практичним матеріалом. Саме вона володіє декількома важливими переваги, які роблять міжкімнатні та вхідні дерев’яні двері в Києві такими затребуваними.

  • Можливість створення різних дизайнів і нестандартних конструкцій.
  • Екологічність матеріалів, використовуваних на сучасних виробництвах дверей.
  • Практичність застосування.
  • Простота в догляді.
  • Користь для здоров’я.

Дерево є дуже податливим при обробці матеріалом. Це дозволяє досить легко надавати йому необхідну форму, скріплювати надійно окремі деталі. На сторінках нашого інтернет-гіпермаркету Ви знайдете двері, виконані в найрізноманітніших стилях, стилістичній обробці топових варіантів: від химерного бароко до стриманої класики і ультрасучасного хай-теку.

Багато досліджень показали, що, як і меблі з дерева, дерев’яні двері сприяють встановленню сприятливого для людини мікроклімату в приміщенні. Цей натуральний матеріал при сучасному виробництві зберігає свою екологічність, так як більшість дверних компаній перейшли на використання виключно натуральних просочень і покриттів для своєї продукції.

Сервис объявлений OLX: сайт объявлений в Украине

Киев, Дарницкий Сегодня 06:01

650 грн.

Договорная

Черкассы Сегодня 06:01

Циганка

Антиквариат / коллекции » Коллекционирование

Запорожье, Коммунарский Сегодня 06:01

Киев, Деснянский Сегодня 06:01

Елітні деревяні (сосна, дуб) міжкімнатні двері з дерева.

Зрештою, не так вже й часто ми робимо ремонт, щоб собі у цьому відмовляти! Міжкімнатні двері з дерева далеко не дешеві, але служать вони надзвичайно довго, виглядають респектабельно і надають оселі той особливий шарм, яким можуть пишатися лише елітні двері. Дерев’яні міжкімнатні двері не дарма вважаються найпрестижнішими, адже вони є екологічними, прекрасно зберігають тепло в кімнаті та мають звукоізолюючі властивості. Проте двері з дерева мають і мінуси, основний з яких висока вартість. Дерев’яні міжкімнатні двері, фото яких вразить кожного знавця товару найвищої якості, влетять у копієчку – треба бути до цього готовим. На вартість такої конструкції впливає не тільки її розмір та форма, але ще й порода дерева, з якого виготовлено Ваші двері.

Міжкімнатні двері з дерева. Сосна

Соснові міжкімнатні двері користуються попитом. Дверна конструкція з цільного масиву сосни відрізняється відносно невисокою вартістю. На додачу соснові міжкімнатні двері не будуть надто важкими – і це плюс, бо уявіть собі гучність удару важких дверей під час протягу – не дуже приємно, погодьтеся. Сосна прекрасно піддається обробці, отже двері з такого матеріалу можна створити хоч округлими, хоч овальними. До того ж Ви можете їх перефарбовувати та наново покривати лаком безліч разів. Але сосна має і певні мінуси. По-перше, вона надзвичайно не стійка до вологи, тому може навіть деформуватися у приміщенні з надто високим рівнем вологості. І ще одне – сосна доволі легко псується, так що бережіть свої новенькі соснові міжкімнатні двері від ударів та подряпин!

Дерев’яні міжкімнатні двері. Дуб

Для тих, хто шукає справді елітні двері, ідеально підходить дуб. Двері з дуба це символ добробуту та високого рівня прибутку. Дуб є найулюбленішим матеріалом для прихильників краси та комфорту і не лише за те, що дубові двері виглядають солідно і самі по собі є елементом декору у Вашому інтер’єрі. Вони ще й ідеальні у експлуатації. Дубові двері стоять десятиріччями, не втрачаючи свого особливого стилю та краси. Їх можна перефарбовувати безліч разів – це аж ніяк не зіпсує матеріалу. Двері з дуба стійкі до вологи та перепаду температур. Саме завдяки ним оселя стає затишною, адже дубові двері прекрасно зберігають тепло та тишу в домі! Єдиний недолік такої конструкції – її зависока ціна, але якщо Ви готові до витрат – ласкаво просимо! Деревяні міжкімнатні двері, фото та детальний опис кожної моделі є у нас. Ми надаємо послуги з підбору та встановленню елітних дверей. Є стандартні моделі, але й можливо виготовити двері з дерева на Ваше персональне замовлення. Ціни на нашу продукцію є відносно низькими, а отже, більшість клієнтів обирає нас і всі залишаються задоволеними рівнем нашого сервісу!

Міжкімнатні дерев’яні двері Львів ᐅ купити у виробника

МІЖКІМНАТНІ ДЕРЕВ’ЯНІ ДВЕРІ 

Затишок у будинку – це головне, що має значення після тяжкого робочого дня. Хочеться просто відпочити в умовах тиші та комфорту, проте щось, як завжди, заважає… Це може бути гуркіт з кухні або голосно включений телевізор в дитячій. Так чи інакше, рішення є – встановити сучасні міжкімнатні двері. Наш магазин запрошує Вас ознайомитись з цінами та асортиментом міжкімнатних дверей вже зараз:понад 100 різноманітних товарів на будь-який смак та достаток!

Що таке міжкімнатні двері

Міжкімнатні двері – це невід’ємний елемент інтер’єру, який встановлюється у дверних проймах всередині приміщення, для розмежування кімнат та зниження рівня світлової і звукової передачі між приміщеннями.

Технологія виробництва міжкімнатних дверей

Загалом, технологія створення міжкімнатних дверей, перш за все, залежить від матеріалу, який покладається в основу виробу. Всього виокремлюють п’ять головних різновидів міжкімнатних дверей:

  • Масив. Виробляються з різних порід деревини.Найпопулярнішим вважається саме сосновий масив.
  • Шпоновані. Зазвичай застосовується недорогий пиломатеріал або ДСП (основа обклеюється шпоновим покривом для підвищення екологічності та естетики виробів).
  • Пластикові. Каркас із полівінілхлориду та пластикові вставки для стійкості.
  • Ламіновані. Дерев’яний каркас обклеєний панелями МДФ.
  • Скляні. У виробництві використовується виключно ударостійке скло.

Для кожного з вищевказаних видів дверей принциповим є дотримання спеціальної процедури виготовлення. Хоч би з якого матеріалу був зроблений каркас дверей, не залежно від ціни даного товару у Львові, надважливим залишається високий рівень стерилізації. Справа в тім, що будь-який матеріал при взаємодії з пилом і сторонніми предметами втрачає свою стійкість до зовнішнього впливу, що в майбутньому загрожує швидким відклеюванням облицювання, втратою звукоізоляції чи крихкістю.

Не менш важливою, особливо, якщо мова йде про міжкімнатні двері зі скла чи про двері зі складними формами, є чітка геометрична точність. Це має надзвичайне значення, адже ціна будь-якого відхилення може вартувати не тільки дарма витрачених матеріалів, а й довіри клієнтів. Проте, ми впевнені в якості своїх товарів, бо вже більш ніж 5 років у Львові виробляємо міжкімнатні двері високої якості за власною технологією.

Купити міжкімнатні дерев’яні двері у місті Львів

В нашому магазині в м. Львів ви знайдете ексклюзивні рішення на будь-який смак. Асортимент магазину складають міжкімнатні двері лише кращих виробників з усього світу. Ми пропонуємо своїм клієнтам купити вироби, які відповідають стандартам якості та провідним тенденціям сучасного дизайну.

В нас Ви зможете підібрати ідеальний варіант для спальні, кухні, ванної, дитячої, прихожої чи гостьової кімнати. Цьому посприяють незлічена кількість стильових, та кольорових рішень, виконаних в концепції відомих брендів.

Таким чином, Ви маєте змогу купити у Львові найбільш імпонуючі міжкімнатні двері для квартири, приватного будинку, офісного приміщення і навіть літньої кухні. Крім того наші вироби чудово гармонують з класикою, лофтом, хай-теком, еко та євро-стилем.

Міжкімнатні двері Львів – це:

  • Більш ніж 5 років кропіткої праці у сфері продажу та виготовлення дверей будь-якої складності.
  • Безліч гарних відгуків та рекомендацій від наших клієнтів.
  • Ввічливий та висококваліфікований персонал.
  • Широкий та оновлюваний асортимент.
  • Об’єктивна і конкурентоздатна ціна.
  • Сучасні рішення не лише виробників зі Львова, а й інших вітчизняних та зарубіжних брендів.
  • Власна технологія виробництва.
  • Відсутність неприємних запахів.
  • Наявність сертифікатів якості.
  • Підтримка клієнтів у форматі 24/7.

Ми працюємо виключно на основі офіційних договорів купівлі-продажу і гарантуємо використання високоякісних фарб, клею та лаків. Ви можете купити наші двері не турбуючись про екологічність і не гадаючи чи є там шкідливі компоненти. Все абсолютно безпечно.

Якісні міжкімнатні двері зі Львова: гарантії

Звісно, ми максимально відповідально та ретельно підходимо до виконання замовлень, але завжди передбачаємо можливість незначного браку або практичної невідповідності дверей, що, до речі, трапляється дуже рідко. Так чи інакше, ми пропонуємо всім своїм клієнтам гарантійний талон строком на 1 рік з моменту купівлі.

Таким чином, якщо Ви помітили, що наші міжкімнатні двері, приміром, погано обклеєні чи не відповідають стандартам якості, можете бути певні: наш клієнт завжди отримає зворотню реакцію. При необхідності він зможе повернути власні кошти чи просто замінити двері. До того ж, у випадку, якщо з тих чи інших причин товар, тобто міжкімнатні двері зі Львова виявилися непотрібними, наш клієнт легко поверне свої кошти в перші 14 днів з моменту придбання, за умови, якщо їх не було встановлено чи пошкоджено внаслідок дій, котрі від нас не залежали.

Додаткові послуги

У нас ви можете не тільки купити готові міжкімнатні двері брендового зразка, компанія виробляє міжкімнатні двері на замовлення. Для цього ми призначаємо зустріч з клієнтом та разом складаємо прототип майбутнього виробу. Готовий каркас передається для подальшої роботи в цех, де за найкоротші строки буде приведений у відповідністьзгідно зі складеним макетом дверей.До того ж, наш сервіс передбачає швидку доставку по запиту двері Львів та професійне встановлення даного товару. В середньому тривалість монтажу триває не більш ніж 1 годину.

Як оформити замовлення на міжкімнатні двері в місті Львів

Щоб купити двері в нашому магазині, достатньо просто обрати найбільш привабливий для себе варіант, в чому залюбки допоможуть консультанти. Зробити вибір Ви можете, як в каталозі сайту, так і безпосередньо в приміщені магазину. Далі, якщо річ іде про онлайн замовлення, слід просто сплатити вказану суму, після чого Вам зателефонує наш співробітник та повідомить про умови укладання договору.

Якщо клієнт вирішив купити двері Львів безпосередньо в магазині – тоді йому буде одразу запропоновано підписати офіційний договір і розрахуватися за товар. Документ складається у двох примірниках: один залишається в нашому магазині, а інший видається замовнику разом із гарантійним талоном.

Купуйте якісні та доступні двері від «Левгурт».

черев’яні чи шпоновані? Які обрати? / Блог

Вам потрібні міжкімнатні двері недорого, яле з високим рівнем якості? Щоб обрати модель серед дерев’яних та шпонованих варіацій, слід зробити вибір у прямого представника фабрики чи виробника. Тоді якісні характеристики будуть на висоті, а ціна — нижче, ніж у конкурентів. І все ж, треба обміркувати: що для вас краще, дерев’яні чи шпоновані конструкції.

Міжкімнатні двері Папа Карло: вибір на різні смаки

В пошуках сучасних рішень, естетичності та довговічні, зверніть увагу на міжкімнатні двері Папа Карло. Це — окремі пропозиції від виробника, який гарантує якість та стійкість моделей перед різними факторами (вода, УФ-світло тощо).

Серед них легко обрати красиві двері: добротні та масивні чи витончені, легкі та естетичні.

Коли зібрались купити двері в Тернополі, вирішіть, який тип вам підходить за ціною та набором характеристик:

  1. Дерев’яні. Престижні, естетичні, довговічні, екологічні та міцні. Також вони захищають перебуваючих людей у кімнаті від проникнення ззовні шумів та контролюють тепловий обмін. Звертаючись в Місто Дверей та Підлоги, знайдете багато моделей. Адже дерев’яні двері користуються великим попитом. Такі вироби вказують на статусність володаря. Але вони не люблять вологе повітря (вище 60%).
  2. Шпоновані. Відрізняються економністю. Тому ними сповнений спеціальний розділ на сайті misto-dverey.com. Тут можна обрати ідеальний варіант. Адже ці моделі — теж екологічні, але трохи нагадують конструктор. Складаються з дерев’яного косяку, який обшивають штучними пластинами (з ДСП або МДФ). Намагаються такі міжкімнатні двері купити ті, хто цінують натуральність, міцність і естетичність, але повинні думати про ощадливість трат. До речі, такі двері у Тернополі та інших містах держави українці цінують за їх ремонтопридатність.

Двері Папа Карло — різноманітність за доступною ціною

Якщо ви шукаєте вибір, де багато моделей за різною ціною, оздобленням, декором, кольором та формою, але всі вищої якості — обирайте двері Папа Карло. Вітчизняний виробник гарантує довговічність кожного виробу.

Актуальні моделі та колекції представляє магазин дверей в Тернополі. Тут ви можете обрати кращий варіант за доступні кошти як самостійно, так і попередньо отримавши консультацію від спеціаліста. Створюйте неперевершене враження від вашого дому чи підприємства сфери ХоРеКа, обираючи в парнери справжніх професіоналів.

Рассечение GAN

Приложение #GANpaint работает, напрямую активируя и деактивируя наборы нейронов в глубокой сети, обученной генерировать изображения. Каждая кнопка слева («дверь», «кирпич» и т. Д.) Соответствует набору 20 нейронов. Приложение демонстрирует, что, обучаясь рисовать, сеть также учится о таких объектах, как деревья, двери и крыши. Путем переключения нейронов непосредственно, вы можете наблюдать структуру визуального мира, которую сеть научился моделировать. (Попробуйте здесь.)

Почему интересно рисовать с помощью GAN

Компьютер может рисовать сцену двумя способами:

  1. Он может составить сцену из известных ему объектов.
  2. Или он может запомнить изображение и воспроизвести его точно так же.

В последние годы инновационные генерирующие состязательные сети (GAN, И. Гудфеллоу и др., 2014 г.) продемонстрировали замечательную способность создавать почти фотореалистичные изображений. Однако неизвестно, учатся ли эти сети композиция или, если они действуют исключительно через запоминание из пиксельные узоры.

Наша демонстрация GAN Paint и наш метод рассечения GAN предоставляют доказательства что сети узнали некоторые аспекты композиции.

Блок 43 рисует купола.

Блок 14 рисует траву.

Блок 276 рисует башни.

Что такое рассечение GAN?

В нашей статье описывается структура для визуализации и понимание структуры, усвоенной генеративной сетью. Анализ GAN позволяет нам задать вопрос:

  1. Обучает ли сеть внутренние нейроны, которые соответствуют значимые концепции?
  2. Эти наборы нейронов просто коррелируют с объектами, или GAN использует эти нейроны, чтобы рассуждать об объектах?
  3. Можно ли манипулировать причинными нейронами для улучшения результатов GAN?

Dissection использует сеть сегментации (Т.Xiao, et al, 2018) вместе методом рассечения (D. Bau, et al, 2017), чтобы найти отдельные блоки генератора, соответствующие классам значимых объектов, например деревьям.

Нейроны, которые изучает GAN, зависят от типа сцены, которую он учится рисовать:
Нейрон делового костюма появляется при обучении конференц-залам, а нейрон печки появляется при рисовании кухонь.

Что контролирует каждый нейрон?

Проверить, что наборы нейронов управляют рисованием объектов, а не просто коррелируя, мы вмешиваемся в сеть и активируем и деактивировать нейроны напрямую.

Одно удивительное открытие заключается в том, что одни и те же нейроны контролируют определенные объектный класс в различных контекстах, даже если окончательный вид объекта варьируется в широких пределах. Одни и те же нейроны могут переключаться о концепции «двери», даже если большая каменная стена требует большая тяжелая дверь, выходящая налево, или небольшая хижина требует небольшая дверь-занавеска, обращенная вправо.

Сеть также понимает, когда она может и не может составлять объекты. Например, включение нейронов двери в нужном месте здание добавлю дверь.Но делать то же самое в небе или на дереве обычно не будет иметь никакого эффекта. Эта структура может быть определена количественно.

Вверху: желтые квадраты выделяют расположение нейроны, которые можно включить, чтобы добавить дверь. Один из способов сделать большой дверь, как в (d), должна подчеркнуть дверь меньшего размера, но есть много мест где ГАН откажется нарисовать дверь. Ниже: вот почему GAN Paint не похож на обычную программу рисования. Это не всегда делайте то, что хотите — он хочет, чтобы предметы попадали в нужное место.

Можно ли отладить и исправить ошибки GAN?

Одна из причин, по которой важно понимать внутренние концепции сети заключается в том, что эта информация может помочь нам улучшить ее поведение.

Например, GAN иногда генерирует ужасно нереалистичные изображения, и причина этих ошибок ранее была неизвестна. Мы определили, что эти ошибки могут быть вызваны с помощью определенных наборов нейронов, вызывающих визуальные артефакты.

Идентифицируя и подавляя эти нейроны, мы можем улучшить качество вывода GAN.

Видео демонстрация

Препринты и семинары

Сопутствующие работы

I.J. Гудфеллоу, Дж. Пуже-Абади, М. Мирза, Б. Сюй, Д. Вард-Фарли, С. Озаир, А. Курвиль, Ю. Бенжио, Генеративные состязательные сети . НИПС 2014. Исходный документ GAN: объясняет и устанавливает разумность обучения с состязательным дискриминатором; демонстрирует метод с MNIST, Faces и CIFAR.

А. Рэдфорд, Л.Мец, С. Чинтала, Обучение неконтролируемому представлению с помощью глубоких сверточных порождающих состязательных сетей . ICLR 2016. DCGAN: разрабатывает методы стабильного обучения глубоких GAN для изображений и демонстрирует несколько подходов к визуализации GAN с фильтрами визуализации дискриминаторов и векторной арифметикой на скрытых пространствах.

J.Y. Чжу, П. Крахенбюль, Э. Шехтман, А. Эфрос, Генеративная визуальная манипуляция на многообразии естественных изображений . ECCV 2016.iGAN: разрабатывает метод и систему для интерактивного рисования с использованием GAN, оптимизируя скрытое пространство для соответствия пользовательским рисункам. Наш метод позволяет использовать новый подход: рисование с помощью нейронов напрямую, а не решение для каждого рисунка.

Д. Бау *, Б. Чжоу *, А. Хосла, А. Олива, А. Торральба, Сетевой анализ: количественная оценка интерпретируемости глубоких визуальных представлений . CVPR 2017 Net Dissection: количественно оценивает и визуализирует появление детекторов семантических объектов с одним нейроном в CNN классификаторов.Мы опираемся на эти методы и применяем их к GAN.

Т. Каррас, Т. Айла, С. Лайне, Дж. Лехтинен, Прогрессивное развитие сетей GAN для повышения качества, стабильности и вариативности . ICLR 2018. Прогрессивный GANS: вводит несколько улучшений в обучении, одно из которых — прогрессивное усовершенствование; они также описывают статистику мини-пакетов, выравнивание скорости обучения и пиксельную нормализацию. Мы анализируем несколько прогрессивных GAN.

Т. Сяо, Ю. Лю, Б. Чжоу, Ю.Цзян, Дж. Сун, Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding , ICCV 2018. Семантическая сегментация: современная семантическая сегментация сцены путем унифицированного обучения меткам сцены, объекта, детали, материала и текстуры. Мы используем эти предварительно обученные модели для маркировки содержимого вывода GAN.

Как цитировать

Дэвид Бау, Джун-Ян Чжу, Хендрик Стробелт, Болей Чжоу, Джошуа Б. Тененбаум, Уильям Т. Фриман, Антонио Торральба. Рассечение GAN: визуализация и понимание генерирующих состязательных сетей, Труды Международной конференции по обучающим представлениям (ICLR), 2019.

@inproceedings {bau2019gandissect,
 title = {GAN Dissection: Визуализация и понимание генерирующих состязательных сетей},
 author = {Бау, Дэвид и Чжу, Джун-Ян и Стробелт, Хендрик и Чжоу, Болей и Тененбаум, Джошуа Б. и Фриман, Уильям Т. и Торральба, Антонио},
 booktitle = {Труды Международной конференции по обучающим представлениям (ICLR)},
 год = {2019}
}
 

Также цитируется

Недавно мы опубликовали журнальную статью в Proceedings of the National Academy of Sciences:

Давид Бау, Джун-Ян Чжу, Хендрик Стробельт, Агата Лапедриса, Болей Чжоу и Антонио Торральба. Понимание роли отдельных единиц в глубокой нейронной сети. Труды Национальной академии наук (2020).

@article {bau2020units,
  author = {Бау, Давид и Чжу, Цзюнь-Ян и Стробельт, Хендрик и Лапедриса, Агата и Чжоу, Болей и Торральба, Антонио},
  title = {Понимание роли отдельных единиц в глубокой нейронной сети},
  elocation-id = {201907375},
  год = {2020},
  doi = {10.1073 / pnas.1907375117},
  publisher = {Национальная академия наук},
  issn = {0027-8424},
  URL = {https: // www.pnas.org/content/early/2020/08/31/1907375117},
  journal = {Труды Национальной академии наук}
}
 

Сюзетт Стендинг: Возрождение еврейского храма — Новости — The Chronicle Express

Сюзетт Мартинес Стендринг

вторник

3 мая 2016 в 14:11

В Конгрегации Бет Шалом из Голубых холмов я сижу у камина галереи с Лилой Розенбаум, 86 лет.Солнечный свет согревает нам спину из высоких окон, и она говорит о том, что наконец-то «обрела дом».
Храм площадью 9 500 квадратных футов пристроен к краю открытого поля рядом со старовозрастными деревьями и построен на 1,9 акрах земли, подаренной членами Марвином и Андреа Гордон. Его дедушка и бабушка, Самуэль и Берта Шулман, были первыми евреями, живущими в Милтоне, штат Массачусетс, и владели кошерной молочной фермой в 1920-х годах.
Святилище воодушевляет меня чувствами восхождения и взлета. Свет играет на светлой древесине клена и приглушенных серых тонах.Природа течет сквозь стену гигантских окон, выходящих на восток, на которых стоит ковчег.
Здесь будут размещены свитки Торы, самое верхнее место, отведенное для Торы Холокоста, пережившей нацистов в Европе и находящейся здесь на постоянной основе. Порог ковчега представляет собой плиту из известняка медового цвета, называемого Иерусалимским камнем, так как он использовался с древних времен в священном городе.
Темма Джентлс, художник из Онтарио, Канада, разработала 300-фунтовый парошет — занавес, закрывающий двери ковчега.На тканевом фоне, имитирующем витражи, на тканевом фоне сшиты остатки свадебного платья Джентл, образцы текстильной фабрики ее бабушки и дедушки, галстуки умершего друга. Вырезанные лазером металлические изделия поверх квилтинга образуют деревья со звездами наверху, символизирующими 12 племен, и фразой «Кто по доброте ежедневно обновляет творение».
За годы слияния и закрытия храмов были сохранены произведения искусства, металлические таблички и артефакты. Многие вещи нельзя было использовать. Гигантские витражи из храма Бет Эль в Куинси были подарены и отправлены Еврейскому колледжу Еврейского института религии в Цинциннати, штат Огайо.
Тысячи мемориальных досок вызвали такое же затруднение. Наверху, внутри «мемориальной комнаты», свеча мерцает на плоском экране, на котором хранится база данных о 2 000 ушедших членов. Введите имя, чтобы увидеть фотографию и отрывки из жизни этого человека. Низкое освещение в комнате создает медитативное настроение. Житель Милтона Дэвид Эрманн, сопредседатель комитета по архитектуре и дизайну храма, сказал, что вначале существовало сопротивление такому современному дисплею, но вскоре участники пришли к выводу, что новая технология стала более личной и информативной.
Я спрашиваю: «Давно ли люди здесь…»
«Бродят?» Миссис Розенбаум заканчивает мое предложение и смеется. С 1950-х годов она видела три слияния храмов до продажи их бывшей синагоги. В течение как минимум четырех лет Конгрегация Бет Шалом из Голубых холмов управляла своими офисами и программами в разных местах и ​​использовала помещения в Первой конгрегационалистской церкви в Милтоне, все время ища новое место для своих 140 членов семей.
«Мы осмотрели 52 объекта», — сказала г-жа Дж.- сказал Розенбаум.
«Около 60 процентов прихожан были вовлечены в планирование, проектирование и физический труд по возведению храма», — сказал Эрманн.
Новая кухня храма, которой гордится прабабушка-еврейка, идеально подходит для того, чтобы болтать, болтать, смеяться и учиться готовить кугель.
Это синагога, объединяющая несколько поколений и эгалитарная, духовный и общественный дом, который, наконец, можно назвать своим собственным.
«Я никогда не думала, что доживу до этого дня», — сказала миссис Билл.Розенбаум.

— Напишите письмо Сюзетте Standring: [email protected] или посетите www.readsuzette.com

Wagener Estate | Penn Yan Historic Rental

Вы влюбитесь в этот красивый отреставрированный исторический дом в Penn Yan, штат Нью-Йорк. Поместье Wagener Estate расположено на холме на окраине деревни и связано с его великой историей. Построенный в 1794 году одним из основателей города Абрахамом Вагенером, он был с любовью восстановлен членами его великой великой семьи. На территории до сих пор растут некоторые старые «яблони Вагенера».В течение многих лет мы работали как отель типа «постель и завтрак» Wagener Estate, поэтому мы рады предложить этот дом в аренду как целый дом.

Этот дом большой и просторный, с 6 спальнями и 6 ванными комнатами. Поднимаясь по подъездной дорожке к фасаду дома, вы можете представить себе экипажи, которые в те старые времена подъезжали к входной двери. Подъездной путь круговой с местом для парковки. Есть даже старый багги, засаженный красивыми цветами.

Поднявшись по усаженным цветами ступеням к парадному крыльцу, вы почувствуете, что отступили во времени, когда люди использовали свое крыльцо так же часто, как свою гостиную.На крыльце есть много места для сидения и обеденные столы. На крыльце повешены огни для сумеречных летних ночей, когда светлячки гаснут, и вы хотите наслаждаться медленным вечерним бризом и пением птиц. Или это фантастическое место, чтобы посидеть утром с чашкой кофе, пока мир просыпается вокруг вас.

Пройдя через парадную дверь, вы войдете в парадную входную комнату / коридор. Дом обставлен антиквариатом и предметами старины, и мы просим вас уважать этот старый фермерский дом.Многие окна оригинальные и могут плохо открываться или иметь небольшие трещины в стекле. Двери и полы немного скрипят, а также другие аспекты пребывания в старом доме. Но вам понравится комфортабельный ремонт, который сделали нынешние владельцы, чтобы гости могли и дальше наслаждаться этим историческим домом. Парадный вход просторный, с большим зеркалом, обращенным к входной двери и буфетам.

Слева от парадного входа находится гостиная с газовым камином, кожаными креслами, уютным диваном и баром.Этот номер напоминает «джентльменскую библиотеку» из прошлых времен, но с новой мебелью. Стены уставлены книжными полками, и вы можете наслаждаться камином, чтобы погреться или погреться.

Вернитесь к главному входу и пройдите направо в официальную столовую. В этом номере есть большой фермерский стол с достаточным количеством сидячих мест для 12 человек, а также кофейный уголок и старинные столики-столешницы.

За парадным входом находится кухня фермерского дома. Кухня полностью оборудована плитой / духовкой, холодильником из нержавеющей стали и посудомоечной машиной.Боковая дверь в дом ведет в кухню, а рядом с кухонной дверью есть газовый гриль для гостей. На кухне также есть фермерский стол для более непринужденной трапезы или для игр.

За задней частью кухни вы найдете дополнительную зону семейной комнаты с дверями патио, которые выходят на заднее крыльцо и задний двор.

Парадный вход также имеет выход на второй этаж с полной ванной. Эта ванная комната с душем находится за лестницей и за кухней.
Поднявшись по лестнице, вы попадете в коридор. Спальня 1 будет слева от вас. Это спальня с кроватью размера «queen-size», гостиной и примыкающей ванной с душем.

Спальня 2 находится справа наверху лестницы. В спальне 2 есть кровать размера «queen-size» и большой дверной проем, отделяющий ее от спальни 3, в которой есть раскладушка с двумя односпальными кроватями. Спальни 2 и 3 представляют собой комнаты типа «люкс» с карманными дверями, разделяющими два помещения. Прилегающая ванная комната является общей для этих двух номеров.

Спальня 4 находится внизу по коридору и также представляет собой люкс с кроватью размера «queen-size», зоной отдыха и прилегающей ванной с душем.

Спальня 5 находится по соседству, в шаге от коридора. Спальня 5 представляет собой люкс с кроватью размера «queen-size» и большой прилегающей ванной комнатой. В ванной комнате есть ванна / душ и стоячий душ.

Спальня 6 — это люкс наверху в задней части дома с прилегающей ванной с душем. Спальня 6 также имеет собственный балкон и внешний вход, и в нее также можно попасть изнутри дома, пройдя через заднюю часть семейной комнаты.

Территория вокруг дома большая и просторная … несколько акров двора для изучения. Сзади обустроено место для костра, чтобы гости могли использовать его в прохладные вечера. Короткая прогулка по двору и тропа, ведущая к соседнему кладбищу, где похоронен основатель / строитель дома. Кладбище и территория дома изначально были одной большой усадьбой. Через кладбище проложены мощеные дорожки, и вы можете найти там надгробие Авраама Вагенера. Это также отличное место для прогулок и прогулок.

Мы будем рады принять вас в отеле Wagener House, чтобы вы испытали магию этого старого фермерского дома и его окрестностей, а также познакомились с историей деревни Пенн Ян. Деревенский тротуар ведет к дому / двору, и это всего в нескольких минутах ходьбы, и вы находитесь в центре города, где вы можете найти рестораны, магазины сладостей, кафе и другие магазины, которые нужно исследовать. Тропа Keuka Outlet находится через дорогу от дома, поэтому возьмите с собой велосипеды и отправляйтесь кататься по тропе! Или возьмите напрокат каяки в центре города и покатайтесь на байдарках по выходу к озеру.Озеро почти видно из дома … оно всего в квартале. Мы рады, что вы сможете исследовать озера Фингер, не выходя из дома Вагенера!
* Кондиционер снабжен оконными блоками на главной кухне и в каждой спальне.

** Мы просим арендаторов быть старше 25 лет. При бронировании вы соглашаетесь с этой политикой и выполняете требование о том, что арендатор закончил возраст 25 лет.
** Домашние животные запрещены в любое время.
** Вечеринки запрещены в любое время.
** Курение запрещено, за исключением открытых площадок.
** Гость всегда должен соблюдать максимальную вместимость. Без исключений. Одновременно допускается не более 12 гостей.
** Парковка только на 4 машины.

Питание:
Гости сами едят

Пригодность:
Курение запрещено!
Дети приветствуются
Должно быть 25 лет. или старше, чтобы арендовать
Постельное белье, полотенца включены. Пляжные полотенца не включены в стоимость.

Спален: 5 спален, 10 спальных мест, 10 спальных мест
Спальня: 1 спальня с кроватью размера «queen-size» 2 / спальня 3: 1 с кроватью размера «queen-size», 1 спальня с двумя односпальными кроватями и тележкой с двумя односпальными кроватями
Спальня 4: 1 спальня с кроватью размера «queen-size»
Спальня 5: 1 спальня с кроватью размера «queen-size» 6: 1 Queen

Ванные комнаты: 5 Ванные комнаты
Ванная комната на первом этаже (Ванная 1): ванная с душем
Ванные комнаты на втором этаже:
Ванная комната 2: Полная ванна с душем
Ванная комната 3: Полная ванна с душем
Ванная комната 4: Полная ванна с душем
Ванная комната 5: Полная ванна с душем и ванной / душем
Ванная 6: Полная ванна с душем

Обеденная зона Количество мест:
12

Кухня:
Посудомоечная машина
Холодильник
Плита / духовка
Микроволновая печь
Морозильник
Тостер
Посуда и посуда
Посуда , Посуда для выпечки
Кофейник

Стиральная машина
Утюг и доска
Сушилка для одежды

Парковка на 5 автомобилей
Кондиционер, оконные блоки
Камин, газ
Отопление

Развлечения:
Televi sion
Спутник / Кабель

Коммуникации:
Беспроводной Интернет

Наружные характеристики:
Открытый гриль
Палуба / патио
Газон / сад
Большое крыльцо
Костровище

Темы:
Роскошь
Приключение
Вдали от всего
Романтичный
Семья

Местные развлечения:
Катание на снегоходах
Охота Маленькая дичь
Охота Большая игра
Массажист
Медицинские услуги
Катание на коньках
Фитнес-центр
Каякинг
Сноубординг
Катание на лыжах
Пешие прогулки
Охота
Рыбалка
Водные лыжи
Парусный спорт
Водные мотоциклы
Велоспорт
Плавание
Больница
Марина
Музеи
Прогулки
Катание на лодках
Шоппинг
Рестораны
Экскурсии по винодельням
Библиотека
Наблюдение за дикой природой
Поездки по живописным местам
Мини-гольф
Антиквариат
Бакалея
Банкомат / банк
Торговый центр
Наблюдение за птицами
Катание на лодках
Катание на санях
Прицел Осмотр

Путеводитель по Старому дому Янь Сю — обязательно посетите достопримечательности Тяньцзиня — Старый дом Янь Сю поблизости Рекомендация — Поездка.com

Его называли четырьмя великими каллиграфами современного Тяньцзиня наряду с Хуаши Куй, Чжао Юаньли и Мэн Гуанхуй, а позже его называли «тремя великими поэтами современного Тяньцзиня» вместе с Чжао Юмэй и Ван Шуном. Он был основателем нанкайской школы. Старый дом на Мунан-роуд теперь превратился в учебное заведение. Ворота закрыты в обычное время. Двери откроются только тогда, когда школа и школа закончатся. Небольшое здание очень шикарное и красочное. Он живой и полон дизайна.Двор небольшой, но деревья покрывает бамбук. Лазание по виноградным лозам, вы можете себе представить, если стоять на балконе, чтобы любоваться пейзажем, это, безусловно, лучше. Что касается старинного особняка Янь Сю, то он писал комментарии раньше, на самом деле, он имеет большое влияние на развитие Китая, он был высокопоставленным чиновником после того, как стал государственным чиновником, но вся сыновняя почтительность была использована для вознаграждения Студенты, когда он уезжал из дома, не только не любили других чиновников, сделавших состояние, но вместо этого он заплатил более 4000 серебра.Его самая важная роль — влияние реформы современной истории в Китае. Без его книги у императора не было бы последующих реформ и ряда движений за реформы в Китае. Сектор образования Китая также внес значительный вклад. Теперь упоминание о средней школе Нанкай будет думать о трех тамошних премьер-министрах и о Движении 4 мая, которое защищало премьер-министра, и о его собственных средствах для пожертвований на учебу за границей, а также о письме британскому министру Гу Вэйюй, чтобы он позаботился о нем, только чтобы избежать плена.Как можно забыть, что это маленькое здание, ведь оно строго отремонтировано, если только музей его памяти! Ян Гун однажды сказал: хотите укрепить страну, хорошее общество. Нанкайцы также сказали: честно и справедливо, день другой, молодежь сильная, страна сильна, сегодняшний Нанкай — это не только школа, это скорее патриотический дух, пионер умер, дух навсегда, посмотрите день и день Нанкай, Ян Гонг будет смеяться без сожаления!

дюймов — лотосы и камфорные деревья в сердце Хигасиямы

Добавить в мои любимые места

Уже посетил

Шорен-ин — один из немногих храмов, избегаемых массовым туризмом.Первоначально он был частью храма Энряку-дзи на горе Хиеи и был назван в честь зданий, в которых жили великие священники секты Тендай. Сайчо, который был священником в Хиэй-дзане и основателем секты Тэндай, часто называют зачинщиком строительства Шорен-ин. Однако официально он был построен несколько лет спустя в 1150 году.

Один из пяти храмов Монзеки

Отставной император Тоба , уединенный в храме Энряку-дзи, пользовался большим уважением у монаха Гёгена.Таким образом, он решил отдать своего седьмого сына Какукаи под опеку Гёгена. Тем временем он приказал построить для них резиденцию в Киото, , так же, как и его собственная императорская вилла , и назвал ее Шорен-ин.

Гёгэн стал первым главным священником храма, и после его переноса на нынешнее место, принц Какукай сменил его несколько лет спустя во главе секты Тендай. Затем храм получил титул Монзеки , так как он был одним из пяти великих храмов секты, управляемой членами императорской семьи.

В XIV веке монах Сон’эн, сын императора Фусими, расширил влияние Шорен-ина, создав каллиграфический стиль , который позже стал официальным стилем письма правительства.

Продолжение традиционных искусств

Как и многие другие древние постройки в Киото, он был сожжен во время гражданской войны в Онине (1467 — 1477). Он несколько раз перестраивался и даже потерял некоторые поверхности в пользу соседнего храма Чион-ин.Наконец, он был полностью разрушен пожаром в сентябре 1893 года. Современные здания были построены в середине эры Мэйдзи (1868-1912), и в них хранится множество сохранившихся произведений искусства, в том числе картина «Голубой фудо» ( Акала / Четака) считается одним из важнейших божеств Японии.

Помимо тихого интерьера и прекрасных садов, которыми можно любоваться с террасы, современная особенность Shoren-in заключается в его fusuma . Эти традиционные раздвижные двери были отремонтированы и украшены современным художником Кимура Хидеки, известным под именем Ki-Yan .

Анатомия китайского сада — Малденский сад Яна и Мэгги

Мое путешествие в этот китайский сад началось, когда я нажал на дверной звонок в современный двухуровневый дом с маленькой «хижиной» во дворе перед домом. Много раз я был заинтригован, когда проходил мимо строений, которые казались хижинами из другого времени, другого места, полностью покрытого вьющимися лозами с висящими фруктами, которых я никогда не видел, во дворах современных домов.

Структура «Хижина» Передний двор

Мэгги — очень теплая, щедрая женщина.Днем она познакомила меня с семейным огородом. Позже я встретил ее мать, Янь, которая встретила меня на жарком солнце с зонтиком в руках и сияла, и улыбка была открытой. Общались улыбками. Ян — садовник, и Мэгги проводит лето после колледжа, работая вместе с ней. Они из Кантона на юго-востоке Китая и живут в Мальдене с 1998 года.

Сад на заднем дворе

Мэгги показала мне задний двор, где каждый кусочек земли используется в этом пышном красивом саду, который кормит более 15 членов семьи и друзей.Шестифутовые ветви деревьев несут длинные ряды бобов разного цвета рядом с неизвестными культурами растений всех форм и оттенков зеленого. Она научила меня названию каждого растения и тому, как оно используется в кулинарии и китайской медицине, и показала мне свои образцы личи, лонган и других фруктовых деревьев. Крупнолистная китайская тыква ползет по земле. Ряды трав, таких как «zi si», острый чесночный лук и другие, растущие под знакомыми персиками и вишневыми деревьями.

Фасоль четырехсезонная

Она рассказала, как ее мать построила хижину во дворе дома.Я узнал, что расположение этого китайского огорода основано на расположении солнца, в отличие от нашей культуры, которая оставляет передний двор как экспонат и изгоняет огород на задний двор, скрытый, невидимый. Янь использует много разных материалов, чтобы завершить свою конструкцию высотой около 6 футов. В основном это делается из веток деревьев и деревянных планок. Муж Яня, Ин вбивает шестифутовые ветви в землю на расстоянии 10 дюймов друг от друга, чтобы сформировать стены. Добавляются горизонтальные распорки, а затем крыша из прутьев.Многие другие материалы были извлечены из окружающей среды и переработаны вместе с ветвями деревьев, такими как метлы, металлические трубы, карнизы для штор, деревянные планки и трубы. Каждый стык вручную обвязан шпагатом, чтобы скрепить его. Использование палочек, веток и веревок напоминает использование более ранних итальянских иммигрантов, которые использовали их для колки томатов, вьющихся бобов и для удержания виноградных лоз над головой.

Вид снизу

Зимой крыша из палочки предотвращает падение снега на землю, что позволяет компостировать почву под землей всю зиму с помощью соевых бобов, панциря креветок, яичной скорлупы и кожуры овощей.Когда земля начинает размягчаться, структуру срывают, сдвигают и перестраивают заново, чтобы посевы можно было вращать.

Китайская тыкваЗимняя дыня

В апреле Ян сажает семена в помещении. Позже она сажает саженец озимой дыни у основания каждой ветки. По мере роста разворачивающиеся усики вращаются вокруг основания ветки. Они забираются на ветку крыши и ползают по ней. Каждая лоза дает много дынь, которые едят маленькими в июле и августе, оставляя по одной дыне на лозу для максимального роста.По мере того, как дыни становятся тяжелыми, Ян обматывает их шпагатом и подвешивает к веткам крыши, чтобы они не оторвались от веса и не упали с лозы. Когда идет снег, собирают около 30-40 штук, а затем хранят и едят в течение всей зимы. Они вырастают примерно до двух футов. У дыни темно-зеленая кожица и белая внутри, она используется для супов и жаркого вместе со стеблями и цветами. Китайская тыква или нангуа имеют форму и размер тыквы на Хэллоуин, темно-зеленые снаружи и оранжевые внутри.Его тоже собирают поздно и едят всю зиму.

Сегодняшний ужин

В конце апреля она начинает собирать листья ягод годжи. Поскольку ягоды годжи легко доступны, она выращивает ранней весной побеги из нежных листьев. Их обжаривают с яйцами, а также используют с куриным бульоном со свининой или куриными костями. Его также готовят с печенью для лечения глаз. В июне начинается сбор «mah see han» (из южного Китая), который используется для приготовления супа и жаркого. Он обладает свойствами инь, которые, по словам Мэгги, уничтожают внутренний огонь.В детстве она и ее братья и сестры принимали душ и пили водный отвар с добавлением «mah see han» для лечения ветряной оспы. Такое же лечение применялось, когда один из младенцев в их семье страдал дерматитом. Его выращивают двумя концентрическими кругами, внутренний круг оставляют для посева для посева в следующем году, внешний — для употребления в пищу в течение всего сезона. Позже, в июле, четырехсезонная фасоль и листья сладкого картофеля используются для жаркого, а фасоль — для супа. Они крупнее и более плоские, чем стручковая фасоль, и стручок используется целиком.

Скоро я сажу веточки ягод годжи и попробую зелень хан, которую они так щедро подарили мне. Я очень благодарен Мэгги и Яну за то, что они поделились со мной своими обширными знаниями и любовью к растениям. Я так много узнал о растениях, которых никогда раньше не видел и не пробовал. Опыт, который я не забуду.

– Элизабет Скорселло

Авторские права на все фотографии 2014 Элизабет Скорселло

«Mah see han» и фасоль

Вот так:

Нравится Загрузка …

Понимание роли отдельных единиц в глубокой нейронной сети

Могут ли отдельные скрытые единицы глубокой сети научить нас тому, как сеть решает сложную задачу? Интересно, что в современных глубинных сетях было замечено, что многие отдельные единицы соответствуют интерпретируемым человеком концепциям, которые не были явно преподаны сети: были обнаружены единицы для обнаружения объектов, частей, текстур, времени, пола , контекст и настроение (1–7).Нахождение таких значимых абстракций — одна из основных целей глубокого обучения (8), но появление и роль таких концептуально-зависимых единиц до конца не изучены. Таким образом, мы спрашиваем: как мы можем количественно оценить появление концептуальных единиц на разных уровнях сети? Какие типы концепций совпадают и какую функцию они выполняют? Когда сеть содержит модуль, который активируется на деревьях, мы хотим понять, является ли это ложной корреляцией или же модуль имеет причинную роль, которая показывает, как сеть моделирует свои высокоуровневые представления о деревьях.

Чтобы исследовать эти вопросы, мы вводим рассечение сети (9, 10), наш метод систематического отображения семантических концепций, обнаруженных в глубокой сверточной нейронной сети (CNN). Базовая единица вычислений в такой сети — это изученный сверточный фильтр; эта архитектура является новейшим достижением для решения широкого спектра дискриминирующих и генеративных задач компьютерного зрения (11⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓ – 19). Рассмотрение сети идентифицирует, визуализирует и количественно оценивает роль отдельных единиц в сети, сравнивая активность каждой единицы с рядом интерпретируемых человеком задач сопоставления с образцом, таких как обнаружение классов объектов.

Предыдущие подходы к пониманию глубокой сети включают использование карт значимости (20⇓⇓⇓⇓⇓⇓ – 27): эти методы спрашивают, куда смотрит сеть, когда она принимает решение. Цель нашего текущего исследования иная: мы спрашиваем, что ищет сеть и почему. Другой подход заключается в создании упрощенных суррогатных моделей для имитации и резюмирования поведения сложной сети (28⇓ – 30), а другой метод состоит в обучении сетей объяснения, которые генерируют понятные человеку объяснения сети (31).В отличие от этих методов, рассечение сети направлено на прямую интерпретацию внутренних вычислений самой сети, а не на обучение вспомогательной модели.

Мы анализируем блоки сетей, обученные двум различным типам задач: классификация изображений и генерация изображений. В обеих настройках мы обнаруживаем, что обученная сеть содержит единицы, которые соответствуют визуальным концепциям высокого уровня, которые не были явно отмечены в обучающих данных. Например, при обучении классифицировать или генерировать изображения естественной сцены оба типа сетей изучают отдельные единицы, которые соответствуют визуальной концепции «дерева», даже если мы никогда не учили сеть концепции дерева во время обучения.

Сосредоточение нашего анализа на единицах сети позволяет нам проверить причинную структуру поведения сети путем активации и деактивации единиц во время обработки. В классификаторе мы используем эти вмешательства, чтобы спросить, можно ли объяснить эффективность классификации определенного класса небольшим количеством единиц, которые идентифицируют визуальные концепции в классе сцены. Например, мы спрашиваем, как влияет на способность сети классифицировать изображение как горнолыжный курорт при удалении нескольких устройств, обнаруживающих снег, горы, деревья и дома.В сети генерации сцены мы спрашиваем, как на рендеринг объектов в сцене влияют единицы, специфичные для объекта. Как удаление единиц дерева влияет на внешний вид деревьев и других объектов на выходном изображении?

Наконец, мы демонстрируем полезность нашего подхода с двумя приложениями. Мы показываем, как состязательные атаки на классификатор можно понимать как атаки на важные для класса единицы. Кроме того, мы применяем единичное вмешательство к генератору, чтобы позволить пользователю-человеку изменять семантические концепции, такие как деревья и двери на изображении, путем непосредственного манипулирования единицами.

Результаты

Появление детекторов объектов в классификаторе сцен.

Сначала мы идентифицируем отдельные блоки, которые выступают в качестве детекторов объектов при обучении сети задаче классификации сцен. Сеть, которую мы анализируем, представляет собой сверточную нейронную сеть (CNN) с архитектурой VGG-16 (названной в честь Oxford Visual Geometry Group) (13), обученной классифицировать изображения по 365 категориям сцен с использованием набора данных Places365 от Компьютерного технологического института Массачусетса. База данных по распознаванию сцен лаборатории науки и искусственного интеллекта (32).Мы анализируем все блоки в пределах 13 сверточных слоев сети (рис. 1 A ). Материалы и методы содержит дополнительную информацию о сетях и наборах данных.

Рис. 1.

Появление единичных детекторов объектов в классификаторе сцены VGG-16. ( A ) VGG-16 состоит из 13 сверточных слоев, от conv1_1 до conv5_3, за которыми следуют три полностью связанных слоя: fc6, -7, -8. ( B ) Активация одного фильтра на входном изображении может быть визуализирована как область, в которой фильтр активируется за пределами своего верхнего квантильного уровня 1%.( C ) Одиночные единицы оцениваются путем сопоставления высокоактивных областей с набором интерпретируемых человеком визуальных концепций; каждая единица обозначена наиболее подходящей концепцией и визуализирована максимально активными изображениями. ( D ) Обобщены концепции, которые соответствуют единицам в конечном сверточном слое, показывая большое разнообразие детекторов для объектов, частей объектов, материалов и цветов. Многие концепции связаны с несколькими единицами. ( E ) Сравнение всех слоев сети показывает, что большинство детекторов объектов появляются на последних сверточных слоях.( F ) Несмотря на то, что обучающий набор не содержит меток объектов, блок 150 выступает в качестве детектора объектов самолета, который активизируется гораздо сильнее на объектах самолета, чем объекты, не являющиеся самолетами, что было проверено с помощью набора данных изображений объектов с метками, ранее не замеченных сетью. График джиттера показывает пиковые активации для устройства на произвольно выбранных изображениях Imagenet из 1000 самолетов и 1000 не самолетов, а кривые показывают оценки плотности ядра для этих активаций.

Каждый модуль u вычисляет функцию активации au (x, p), которая выводит сигнал в каждой позиции изображения p для тестового изображения x.Фильтры с выходными сигналами низкого разрешения визуализируются и анализируются в положениях с высоким разрешением p с использованием билинейной выборки вверх. Обозначим tu верхний 1% квантильный уровень для au: то есть, написав Px, p [⋅], чтобы указать вероятность того, что событие истинно при выборке по всем позициям и изображениям, мы определяем порог tu≡maxtPx, p [au (x, p)> t] ≥0.01. В визуализациях мы выделяем область активации {p | au (x, p)> tu} выше порога. Как видно на рис. 1 B , эта область может соответствовать такой семантике, как головы всех людей на изображении.Чтобы идентифицировать фильтры, которые соответствуют семантическим концепциям, мы измеряем соответствие между каждым фильтром и визуальным концептом c, используя модель сегментации компьютерного зрения (33) sc: (x, p) → {0,1}, которая обучена предсказывать наличие визуальная концепция c в изображении x в позиции p. Мы количественно оцениваем соответствие между концепцией c и единицей u, используя соотношение пересечения по объединению (IoU): IoUu, c = Px, p [sc (x, p) ∧ (au (x, p)> tu)] Px, p [ sc (x, p) ∨ (au (x, p)> tu)]. [1] Это отношение IoU вычисляется на наборе сохраненных изображений проверочного набора.В рамках этого набора для проверки каждая единица оценивается по 1825 сегментированным концепциям c, включая классы объектов, части объектов, материалы и цвета. Затем каждая единица маркируется концепцией соответствия, получившей наивысший балл. На рис. 1 C показаны несколько помеченных концептуальных детекторных блоков вместе с пятью изображениями с наивысшими активациями блоков.

При исследовании всех 512 единиц в последнем сверточном слое мы обнаруживаем много обнаруженных классов объектов и относительно меньше обнаруженных частей и материалов объектов: в слое conv_3 единицы соответствуют 51 классу объектов, 22 частям, 12 материалам и восьми цветам.Несколько визуальных концепций, таких как «самолет» и «голова», соответствуют более чем одной единице. На рис. 1 D перечислены все сегментированные блоки соответствия концепции на уровне conv5_3, исключая любые блоки с отношением IoU <4%, показывая частоту блоков, соответствующих каждой концепции. На разных уровнях последний сверточный слой имеет наибольшее количество классов объектов, обнаруженных единицами, в то время как количество частей объекта достигает пика двумя слоями раньше, на слое conv5_1, который имеет единицы, соответствующие 28 классам объектов, 25 частям, девяти материалам и восьми. цвета (рис.1 E ). Полная визуализация всех модулей conv5_3 представлена ​​в приложении SI , а также более подробные сравнения между уровнями VGG-16, сравнения со слоями AlexNet (12) и ResNet (16), а также анализ чувствительность блоков к текстуре и форме с использованием метода стилизации, основанного на исх. 34.

Интересно, что детекторы объектов появляются, несмотря на отсутствие меток объектов в обучающей задаче. Например, классы сцены, связанные с авиацией, в учебном наборе: «аэродром», «аэровокзал», «ангар», «посадочная площадка» и «взлетно-посадочная полоса».«Сцены в этих классах не всегда содержат самолеты, и в обучающем наборе нет явной метки объекта« самолет ». Тем не менее, блок 150 выступает как детектор, который определяет местонахождение самолетов, оценивая соответствие IoU = 9,0% с нашими эталонными сегментами самолетов на изображениях сцен. Точность устройства как классификатора самолетов можно дополнительно проверить на Imagenet (35), наборе данных, который содержит 1000 классов объектов; его изображения и классы не пересекаются с обучающим набором Places365. Imagenet содержит две метки класса самолетов: «авиалайнер» и «боевой самолет», а также простой порог для блока 150 (пиковая активация> 23.4) достигает 85,6% сбалансированной точности классификации при выполнении задачи отличия этих классов самолетов от других классов объектов. На рис. 1 F показано распределение активаций этого блока на выборке изображений самолетов и не самолетов Imagenet.

Роль единиц в классификаторе сцены.

Как в сети используются указанные выше блоки обнаружения объектов? Исследования сжатия сети показали, что многие единицы могут быть исключены из сети при восстановлении общей точности классификации путем повторного обучения (36, 37).Один из способов оценить важность отдельного блока — изучить влияние удаления блока на среднюю точность сети (38, 39).

Чтобы получить более детальное понимание причинной роли каждой единицы в сети, мы измеряем влияние удаления каждой единицы на способность сети классифицировать каждый отдельный класс сцены. Блоки удаляются путем принудительного вывода указанного блока равным нулю и оставления остальной части сети нетронутой. Переобучение не проводится. Одноклассовая точность проверяется на сбалансированной задаче двусторонней классификации, заключающейся в том, чтобы отличить указанный класс от всех других классов.

Отношения между объектами и сценами, изученными сетью, могут быть выявлены путем определения наиболее важных единиц для каждого класса. Например, четыре наиболее важных блока conv5_3 для класса «горнолыжный курорт» показаны на рис. 2 A : Эти блоки больше всего повреждают точность горнолыжного курорта, когда их снимают. Устройства обнаруживают снег, горы, дома и деревья, которые кажутся заметными на сценах горнолыжного курорта.

Рис. 2.

Несколько единиц играют важную роль в выполнении классификации.( A ) Четыре блока conv5_3 наносят наибольший ущерб точности сбалансированной классификации для горнолыжного курорта, когда каждый блок отдельно удаляется из сети; Анализ показывает, что эти наиболее важные единицы обнаруживают визуальные концепции, характерные для горнолыжных курортов. Потеря точности (acc lost) измеряется как на данных обучения, так и на данных задержанной проверки (val). ( B ) Когда наиболее важные юниты класса удаляются все вместе, сбалансированная точность одного класса падает до почти случайного уровня.Когда 492 наименее важные единицы в conv5_3 удаляются все вместе (остается только 20 наиболее важных единиц), точность остается высокой. ( C ) Влияние на точность прогнозирования горнолыжного курорта при удалении наборов единиц последовательно большего размера. Эти единицы отсортированы в возрастающем и убывающем порядке в зависимости от степени влияния каждой единицы на точность. ( D ) Повторение эксперимента для каждого из 365 классов сцены. Каждая точка отображает точность классификации одного класса в одном из трех параметров: исходная сеть, сеть после удаления 20 единиц, наиболее важных для класса, и с удалением всех единиц conv5_3, кроме 20 наиболее важных.По оси Y классы упорядочены в алфавитном порядке. ( E ) Взаимосвязь между важностью единицы и интерпретируемостью. Единицы, которые входят в четыре основных важных единицы для большего количества классов, также более соответствуют семантическим концепциям, измеренным IoUu, c.

Чтобы проверить, можно ли отнести способность сети классифицировать горнолыжные курорты только к наиболее важным объектам, мы удалили выбранные наборы объектов. На рис. 2 B показано, что удаление только этих 4 (из 512) единиц снижает точность сети при различении сцен горнолыжного курорта от 81.От 4 до 64,0%, а удаление 20 наиболее важных единиц в conv5_3 снижает точность класса еще до 53,5%, близкий к вероятному уровню (вероятность составляет 50%), хотя точность классификации по всем классам сцены практически не изменяется (изменение с 53,3 до 52,6%). , где шанс 0,27%). Напротив, удаление 492 наименее важных единиц (оставляя только 20 наиболее важных единиц в conv5_3) оказывает лишь небольшое влияние на точность для конкретного класса, снижая точность горнолыжного курорта всего на 3,7% (до 77,7%). Конечно, удаление такого количества единиц повреждает способность сети классифицировать другие классы сцены: удаление 492 наименее важных единиц снижает точность всех классов до 2.1% (шанс 0,27%).

Влияние удаления различного количества наиболее важных и наименее важных элементов на точность горнолыжного курорта показано на рис. 2 C . Чтобы избежать переобучения данных оценки, мы ранжируем важность единиц в соответствии с их индивидуальным влиянием на точность горнолыжного курорта одного класса на обучающей выборке, а нанесенное на график влияние удаления наборов единиц оценивается на удерживаемой проверочной совокупности. Видно, что сеть получает большую часть своих характеристик для классификации горнолыжных курортов только из самых важных единиц.Одноклассовую точность можно даже улучшить, удалив наименее важные единицы; этот эффект дополнительно исследуется в Приложении SI .

Эта внутренняя организация, в которой сеть полагается на небольшое количество важных устройств для большей части своей точности по отношению к одному классу выходных данных, наблюдается во всех классах. Рис. 2 D повторяет тот же эксперимент для каждого из 365 классов сцен. Удаление 20 наиболее важных модулей conv5_3 для каждого класса снижает точность одного класса до 53.В среднем 0%, близкие к вероятности уровни. Напротив, удаление 492 наименее важных единиц снижает точность только одного класса в среднем на 3,6%, то есть незначительное снижение. Мы пришли к выводу, что обнаружение возникающих объектов, выполняемое модулями conv5_3, не является ложным: каждый модуль важен для определенного набора классов, и детекторы объектов можно интерпретировать как разложение сетевой классификации отдельных классов сцены на более простые подзадачи.

Почему одни единицы так хорошо соответствуют интерпретируемым концепциям, а другие нет? Данные на рис.2 E показывают, что наиболее интерпретируемыми единицами являются те, которые важны для многих различных выходных классов. Единицы, которые важны только для одного класса (или ни для одного), менее интерпретируемы, измеряемые IoU. Далее мы обнаруживаем, что важные единицы преимущественно положительно коррелируют со своими ассоциированными классами, а различные комбинации единиц обеспечивают поддержку для каждого класса. Измерения корреляций единиц и классов и примеры перекрывающихся комбинаций важных единиц подробно описаны в Приложении SI .

Зависит ли появление интерпретируемых единиц, таких как детекторы самолетов, снега и деревьев, от наличия меток обучающих наборов, которые разделяют визуальный мир на сотни классов сцен? Возможно, в систематике сцен закодированы различия, необходимые для изучения предметов. Или может ли сеть вывести такие концепции из самих визуальных данных? Чтобы исследовать этот вопрос, мы проведем аналогичный набор экспериментов на сетях, обученных решать задачи без учителя.

Появление детекторов объектов в генерирующей состязательной сети.

Генеративная состязательная сеть (GAN) учится синтезировать случайные реалистичные изображения, имитирующие распределение реальных изображений в обучающей выборке (14). С архитектурной точки зрения обученный генератор GAN является противоположностью классификатора, создавая реалистичное изображение из случайного входного скрытого вектора. В отличие от классификации, это неконтролируемая настройка: GAN не предоставляет человеческие аннотации, поэтому сеть должна самостоятельно изучать структуру изображений.

Примечательно, что сети GAN изучают глобальную семантику изображения: например, интерполяция между скрытыми векторами может плавно преобразовать компоновку комнаты (40) или изменить текстуру объекта (41).Мы хотим понять, учится ли также GAN декомпозировать локальную семантику, например, если внутренние блоки представляют создание сцены как иерархию значимых частей.

Мы тестируем архитектуру Progressive GAN (19), обученную имитировать изображения кухни LSUN (42). Эта сетевая архитектура состоит из 15 сверточных уровней, как показано на рис. 3 A . Учитывая 512-мерный вектор, выбранный из многомерного распределения Гаусса, сеть создает реалистичное изображение 256 × 256 после обработки данных через 15 слоев.Как и в случае сети классификаторов, каждая единица визуализируется путем отображения областей, в которых фильтр активируется выше его верхнего 1% квантильного уровня, как показано на рис. 3 B . Важно отметить, что причинно-следственная связь в генераторе протекает в противоположном направлении по сравнению с классификатором: когда блок 381 активируется на абажурах на изображении, он не обнаруживает объекты на изображении, потому что активация фильтра происходит до того, как изображение сгенерировано. Вместо этого модуль является частью вычислений, которые в конечном итоге визуализируют объекты.

Рис. 3.

Появление объектно-ориентированных единиц в генераторе Progressive GAN (19). ( A ) Анализируемая Progressive GAN состоит из 15 сверточных слоев, которые преобразуют случайный входной вектор в синтезированное изображение кухни. ( B ) Одиночный фильтр визуализируется как область выходного изображения, где фильтр активируется за пределами своего верхнего квантильного уровня 1%; обратите внимание, что все фильтры являются предшественниками вывода. ( C ) Рассечение всех уровней сети показывает пик в единицах, зависящих от объекта, на уровне 5 сети.( D ) Подробное рассмотрение уровня 5 показывает больше единиц, специфичных для деталей, чем объектов, и множество визуальных концепций, соответствующих множеству единиц. ( E ) Единицы не соответствуют точным пиксельным образцам: при активации духовки или части стула создается широкий спектр визуальных представлений для духовок и стульев. ( F ) Когда модуль, специфичный для частей окна, тестируется в качестве классификатора, в среднем модуль активнее активируется на сгенерированных изображениях, которые содержат большие окна, чем на изображениях, которые не содержат.График дрожания показывает пиковую активацию блока 314 на 800 сгенерированных изображениях, которые имеют окна, превышающие 5% площади изображения, по оценке алгоритма сегментации, и на 800 сгенерированных изображениях, которые этого не делают. ( G ) Некоторые контрпримеры: изображения, для которых блок 314 не активируется, но где окна, тем не менее, синтезируются.

Для определения местоположения единиц в сети, связанных с классами объектов, мы применяем рассечение сети к единицам каждого уровня сети.В этом эксперименте использованные эталонные модели сегментации и пороговые значения те же, что и использованные для анализа классификатора VGG-16. Однако вместо анализа совпадения с объектами, которые появляются во входных данных, мы анализируем совпадение с сегментированными объектами, обнаруженными в сгенерированных выходных изображениях. Как показано на рис. 3 C , наибольшее количество возникающих концептуальных единиц появляется не на краю сети, как мы видели в классификаторе, а в середине: на уровне 5 есть единицы, которые соответствуют наибольшему количеству отдельных объектов и часть классов.

Рис. 3 D показывает каждый объект, деталь, материал и цвет, которые соответствуют единице в слое 5 с IoU> 4%. Этот слой содержит 19 специфичных для объекта единиц, 41 единицу, которая соответствует частям объекта, один материал и шесть цветовых единиц. Как видно из классификационной сети, визуальные концепции, такие как «печь» и «стул», соответствуют многим единицам. В отличие от классификатора, сопоставляется больше частей объекта, чем целых объектов.

На рис. 3 D отдельные блоки демонстрируют широкий диапазон визуального разнообразия: блоки не кажутся строго соответствующими определенному пиксельному шаблону, а скорее имеют различный внешний вид для определенного класса: например, различные стили духовок или разные цвета и формы кухонных табуретов.

На фиг. 3 F мы применяем зависящий от окна модуль 314 в качестве классификатора изображений. Мы обнаруживаем значительный разрыв между активацией модуля, когда создается большое окно, и когда не создается большое окно. Кроме того, простой порог (пиковая активация> 8,03) может обеспечить точность 78,2% при прогнозировании того, будет ли сгенерированное изображение иметь большое окно или нет. Тем не менее, кривая плотности распределения показывает, что изображения, содержащие большие окна, часто могут быть созданы без активации блока 314.Два таких образца показаны на рис. 3 G . Эти примеры предполагают, что другие устройства потенциально могут синтезировать окна.

Роль подразделений в GAN.

Корреляции между единицами и сгенерированными классами объектов наводят на размышления, но они не доказывают, что единицы, которые коррелируют с классом объектов, на самом деле заставляют генератор отображать экземпляры класса объектов. Чтобы понять причинную роль единицы в генераторе GAN, мы тестируем выходную мощность генератора, когда наборы единиц удаляются или активируются напрямую.

Сначала мы удаляем последовательно увеличивающиеся наборы единиц дерева из прогрессивной группы GAN (19), обученной на церковных сценах LSUN (42). Мы ранжируем единицы в слое 4 в соответствии с IoUu, деревом, чтобы идентифицировать единицы, наиболее специфичные для дерева. Когда из сети удаляются последовательно увеличивающиеся наборы этих единиц дерева, GAN генерирует изображения с меньшим количеством деревьев меньшего размера (Рис. 4 A ). Удаление 20 наиболее специфичных для дерева единиц уменьшает количество пикселей дерева в сгенерированном выводе на 53,3%, по результатам измерения более 10 000 случайно сгенерированных изображений.

Рис. 4.

Причинный эффект изменения единиц в генераторе GAN. ( A ) Когда последовательно увеличивающиеся наборы единиц удаляются из GAN, обученного генерировать церковные сцены на открытом воздухе, площадь дерева создаваемых изображений уменьшается. При удалении 20 единиц дерева из выходных данных удаляется более половины сгенерированных пикселей дерева. ( B ) Качественные результаты: удаление единиц дерева влияет на деревья, в то время как другие объекты остаются нетронутыми. Части здания, которые ранее были закрыты деревьями, отображаются так, как если бы открывали объекты, находящиеся за деревьями.( C ) Двери могут быть добавлены к зданиям, активировав 20 дверных блоков. Расположение, форма, размер и стиль визуализированной двери зависят от расположения активированных единиц. Одни и те же уровни активации создают разные двери или вообще не вызывают их (случай 4) в зависимости от местоположения. ( D ) Аналогичную контекстную зависимость можно увидеть количественно: двери можно добавлять в разумных местах, например, в месте расположения окна, но не в ненормальных местах, например на дереве или в небе.

Когда единицы, привязанные к дереву, удаляются, сгенерированные изображения продолжают выглядеть так же реалистично. Хотя создается все меньше и меньше деревьев, другие объекты, такие как здания, не меняются. Примечательно, что части зданий, которые были закрыты деревьями, являются галлюцинациями, как если бы удаление деревьев открывало стены и окна позади них (Рис. 4 B ). Генератор, похоже, вычислил больше деталей, чем необходимо для рендеринга окончательного вывода; детали здания, которые скрыты за деревом, могут быть раскрыты только путем подавления генерации дерева.Появление таких скрытых деталей убедительно свидетельствует о том, что GAN изучает структурированную статистическую модель сцены, которая выходит за рамки плоского суммирования видимых паттернов пикселей.

Юниты также можно принудительно включить для вставки новых объектов в сгенерированную сцену. Мы используем IoUu, дверь, чтобы найти 20 наиболее специфичных для дверей единиц, определенных в слое 4 той же наружной церкви GAN. В проверенных местах все активации для этого набора из 20 единиц принудительно достигают своего высокого значения tu. На рис. 4 C показан эффект применения этой процедуры для активации 20 дверных блоков в двух разных местах на двух сгенерированных изображениях.Хотя во всех четырех случаях применяется одно и то же вмешательство, двери, получаемые в каждой ситуации, различны: в случаях с 1 по 3 вновь синтезированная дверь имеет размер, стиль и расположение, соответствующие контексту сцены. В случае 4, когда дверные блоки активированы на дереве, новая дверь не добавляется к изображению.

Рис. 4 D количественно определяет контекстную чувствительность активации дверных блоков в разных местах. На 10 000 случайно сгенерированных изображений одна и та же активация 20-дверного блока тестируется в каждом месте карты функций, а количество вновь синтезированных пикселей двери оценивается с использованием алгоритма сегментации.Двери можно легко добавить в некоторых местах, например, в зданиях и особенно поверх существующего окна, но почти невозможно добавить дверь на деревья или в небо. Научившись решать проблему неконтролируемого генерирования изображений, GAN выучила единицы для возникающих объектов, таких как двери и деревья. Он также изучил вычислительную структуру над этими модулями, которая предотвращает отображение бессмысленного вывода, такого как дверь в небе или дверь в дереве.

Обсуждение

Простые меры производительности, такие как точность классификации, не показывают, как сеть решает свою задачу: хорошая производительность может быть достигнута сетями, которые имеют разную чувствительность к формам, текстурам или возмущениям (34, 48).

Чтобы лучше понять, как работает сеть, мы представили способ анализа ролей отдельных сетевых устройств. В классификаторе единицы показывают, как сеть разделяет распознавание определенных классов сцены на определенные визуальные концепции, которые важны для каждого класса сцены. Кроме того, в генераторе поведение единиц выявляет контекстные отношения, которые модель устанавливает между классами объектов в сцене.

Рассмотрение сети основывается на появлении разрозненных, понятных человеку единиц во время обучения.Мы видели, что многие такие интерпретируемые единицы появляются в современных моделях, как контролируемых, так и неконтролируемых. Как обучать лучше распутанные модели — открытая проблема, над которой постоянно работают (49–52).

Мы пришли к выводу, что систематический анализ отдельных единиц может дать представление о внутреннем «черном ящике» глубоких сетей. Наблюдая и манипулируя единицами глубокой сети, можно понять структуру знаний, полученных в сети, и построить системы, которые помогают людям взаимодействовать с этими мощными моделями.

Опубликовано в категории: Разное

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *