? Google revela como se abarrota uma rede neural no seu bolso com Traduzir

Depois que o Google adicionou 20 novos idiomas ao seu app Traduzir ontem, a empresa detalhou como ele consegue espremer aprendizagem profunda para um smartphone.

Traduz Google agora os usuários podem apontar seus smartphones para texto em 27 idiomas e tê-lo ao vivo traduzir em seu visor, mesmo sem uma conexão à internet. A tecnologia veio para Traduzir através da Palavra Lens, uma empresa Google adquiriu no ano passado e integrado com o seu app Traduzir no início deste ano.

Google adicionou o Word Lens, uma tecnologia adquirida no ano passado, a sua Translate app Google. A adição traz Google mais perto de suas ambições tradutor universal.

Google começou com Inglês, Francês, Alemão, Italiano, Português, Russo e Espanhol. Graças a atualização desta semana, os usuários podem viver traduzir de e para Inglês e búlgaro, catalão, croata, checo, dinamarquês, holandês, filipino, finlandês, húngaro, indonésio, lituano, norueguês, polonês, romeno, eslovaco, sueco, turco e ucraniano .

Depois de instalar a atualização, os usuários terão de baixar um arquivo extra para cada idioma – um arquivo de 4.8MB para o Inglês para pacote sueco, por exemplo.

Otavio Bom, um engenheiro de software do Google Translate, explicou em um post de blog que a atualização realmente traz para os usuários iOS e Android é um bolso tamanho rede neural profunda.

Fazendo o tipo de tradução visuais ao vivo encontrado em Traduzir seria fácil em um datacenter, mas para trazer a mesma capacidade de um smartphone low-end com uma má ligação de rede necessários alguns smarts de engenharia do Google. O que surgiu foi uma mini versão da rede neural que ele usa para fazer a tradução em seus centros de dados, mas que também pode lidar com condições de smartphones do mundo real, como uma mão trêmula e nenhuma conexão com a nuvem.

De acordo com o Bom, a tradução ao vivo tem algumas etapas, começando com palavras distintas de objetos de fundo. Para escolher o texto, ele olha para “bolhas de pixels” com uma cor semelhante a outras bolhas semelhantes nas proximidades. O próximo passo é traduzir cada letra, que Boas notas, é onde a aprendizagem profunda entra.

Passos para o Google Translate de viver traduzir; Google

“Nós usamos uma rede neural convolutional, treinando-o em letras e não-letras para que ele possa aprender o que diferentes letras olham como”, disse ele.

Uma vez Traduzir reconheceu as letras, ele executa uma pesquisa de dicionário aproximada. “Dessa forma, se lermos um ‘S’ como um ‘5’, vamos ainda ser capaz de encontrar a palavra ‘5uper'”, disse Bom.

O último passo é tornar a tradução sobre as palavras originais no mesmo estilo que o original.

Finalmente, Good explica como a equipe Traduzir amontoados tudo isso em uma rede neural de bolso

Precisávamos desenvolver uma pequena rede neural, e colocar limites severos sobre o quanto nós tentamos ensiná-lo – em essência, colocar um limite superior para a densidade de informação que processa. O desafio aqui foi na criação dos dados de treinamento mais eficaz. Desde que nós estamos gerando os nossos próprios dados de treinamento, nós colocamos muito esforço em incluindo apenas os dados corretos e nada mais.

Por exemplo, queremos ser capazes de reconhecer uma carta com uma pequena quantidade de rotação, mas não muito. Se exagerar a rotação, a rede neural vai usar muito de sua densidade informações sobre coisas sem importância. Então nós colocamos esforço em fazer ferramentas que nos daria um tempo iteração rápido e bons efeitos visuais. Dentro de poucos minutos, podemos mudar os algoritmos para gerar dados de treinamento, gerá-lo, treinar, e visualizar. A partir daí, podemos olhar para que tipo de cartas estão falhando e por quê. Em um ponto, fomos entortar os nossos dados de treinamento muito, e ‘$’ começou a ser reconhecido como ‘S’. Fomos capazes de identificar rapidamente que e ajustar os parâmetros de deformação para corrigir o problema. Era como tentar pintar um quadro de letras que você veria na vida real com todas as suas imperfeições pintadas apenas perfeitamente.

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“Para alcançar em tempo real, nós também altamente otimizado e mão-tuned as operações matemáticas. Isso significava usando instruções SIMD do processador móvel e coisas de sintonia como multiplica matrizes para caber transformação em todos os níveis de memória cache.”

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