Около года назад учёный из университета Торонто Алекс Грейвс опубликовал научную работу «Generating Sequences With Recurrent Neural Networks» (pdf) на arXiv.org, однако только недавно пользователи Hacker News обратили на неё внимание. Это произошло благодаря тому, что демонстрационная часть статьи доступна в интернете в виде простого сайта, функциональность которого заключается в имитации нейронной сетью человеческого почерка.
В работе Грейвса речь идёт о применении рекуррентных нейронных сетей (recurrent neural network, RNN) с архитектурой Long-Short Term Memory (LSTM) для генерации специальных последовательностей данных, каждый элемент в которых вычисляется на основании предыдущего элемента. Благодаря тому, что это вычисление выполняется с пользованием вероятностных моделей, то RN-сети часто используются для написания музыки или текстов. Автором этих произведений фактически является нейронная сеть.
Этот подход оказался удобным для имитации нейронной сетью человеческого почерка: каждая точка элемента какой-то буквы будет генерироваться алгоритмом сети с некоторым элементом случайности, тем самым привнося элемент «человечности» в почерк.
Веб-страница для проверки этой функциональности доступна здесь. От пользователя требуется в простую форму ввести некую строку, ограниченную 100 символами (форма сделана хорошо: если отредактировать input вручную и отправить длинную строку на сервер, то всё равно обработаны будут только первые 100 символов).
Далее можно выбрать один из предопределённых типов почерка или предложить сети случайный выбор, затем выбрать величину допустимого отклонения и указать сколько образцов почерка следует сгенерировать. После некоторой паузы можно увидеть образцы почерка. С кириллическим текстом сеть, очевидно, работать не умеет, зато с латиницей справляется неплохо. Так выглядит фраза «Stop boring me and think! It's new sexy»:
Другой пример попроще — «I'll be back»:
А вот с цифрами, очевидно, проблема — так выглядит последовательность из чисел «4, 8, 15, 16, 23, 42» (примерно также выглядит кириллический текст):
