Я часто думал, что бы произошло, если бы в 1960-х годах основатель Marimekko Арми Ратия интересовался программированием, а не модой, как способом создания «культурного феномена, определяющего качество жизни».

Но не менее интересный вопрос может заключаться в том, как компьютеры увидят Marimekko сегодня? На прошлых выходных мне пришлось судить хакатон в Marimekko, и, поскольку мне не терпелось испытать нейронные сети на практике, я решил чтобы сделать небольшой воскресный вечерний проект, чтобы посмотреть, смогу ли я дать ответ.

Известно, что имя Маримекко произошло от того, что Арми написал имена на листе бумаги (Арми уже был взят - Мари - это анаграмма!). Ее муж перечислил одежду - юбку, рубашку, платье - и таким образом Marimekko, что буквально переводится как «платье Марии».

Арми также очень поэтично относился к языку, который использует Маримекко, написав в раннем бизнес-плане для банковского кредита, что «Маримекко - это лесная тропа между практичной Венлой и неземной Анной (персонажи бессмертной истории Алексиса Киви« Семь братьев »), спроецированной на шоссе и переулки, дома и вся жилая среда в этом меняющемся мире »

Так что, если мы попросим компьютер придумать новые названия узоров Marimekko?

Оказывается, у них все хорошо. У меня был набор данных из 1400 названий паттернов Marimekko, и я нашел библиотеку от Andrej Karpathy’s named char-rnn. Это многоуровневая рекуррентная нейронная сеть для языковых моделей на уровне персонажей (полный рот!). В течение нескольких часов у меня был список довольно причудливых имен. Некоторые из моих любимых марийских паттернов, созданных RNN:

Пиининпакка, Путти, Нутто, Покку, Тиркка и Руитинтулло.

Большинство оригинальных названий паттернов - настоящие финские слова, но с игривым замахом (Helmipitsi, Helmisvyö, Hemppa, Hennika). Компьютер очень хорошо сохраняет эту бессмысленную причудливость (Поккапейта, Пукукка), и я думаю, что в названиях есть интересный карельский бит. Первый тур был похож на эстонский: Кулвеания, Валос, Инсо, Пяренлё, но компьютер довольно быстро начал понимать финские (короткие) слова (Sukka, Sumu). Некоторое японское влияние тоже (Хисакиро, Фумокаре)!

Я продолжу пробовать еще кое-что с данными - было бы здорово объединить шаблоны в это и посмотреть, смогут ли компьютеры сами придумать имена и шаблоны, вдохновленные Marimekko.

Спасибо Marimekko & Junction за вдохновение для этого. Я проснулся сегодня утром в 4 часа утра, чтобы проверить свой прогресс в RNN, и мне показалось, что Рождество встречает Тамагочи.

Как:

1. Сбор данных

Данные были собраны с веб-сайта Marimekko и состоят из 1400 индивидуальных названий паттернов. Вы можете скачать это здесь". Он довольно чистый, но очевидно, что примеров может быть больше - это очень маленький набор данных, с которым может работать нейронная сеть.

2. Обучение

RNN (Recurrent Neural Networks) - это класс искусственных нейронных сетей. Библиотека Андрея принимает текстовый файл, когда ввод учится предсказывать следующий символ в последовательности. Библиотека char-rnn очень упрощает жизнь (я думаю, что самой болезненной частью всего процесса было обновление Xcode!). Я использовал стандартную настройку с более высоким значением отсева (0,7), поскольку набор данных был очень маленьким.

3. Дальнейшие действия

  • Я продолжу экспериментировать с температурой и проведу еще несколько циклов экспериментов.
  • Я впервые играю с библиотекой char-rnn, поэтому вполне вероятно, что люди, которые знают ее лучше, получат лучшие результаты. Пожалуйста, попробуйте, хотелось бы увидеть результаты!
  • Ристо предложил предварительно потренировать RNN финским языком, могу попробовать.
  • Сделать что-то вроде этого, когда нейронная сеть узнает о паттернах, названиях и связях между ними + придумывает совершенно новые, было бы мечтой ❤