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ニューラルネットワークの学習にはピカソやマチス、モディリアーニといった有名な画家の絵３００作が用いられた。アルゴリズムは絵を８０以上のストロークに分解し、作家のストロークとの相似性を見つけた。
２つの絵画判別メソッドが開発された。第１のアルゴリズムはストロークの形状や太さ、長さといった個々の特徴に分解し、第２のアルゴリズムは再帰型ニューラルネットワークの特性を用いて各画家に特徴的なストロークを見つける。
— Apparat (@apparatmag) 22 ноября 2017 г.
テストでは２つの方法を組み合わせることで８０％の精度で作者を特定することに成功した。また、１００％の精度でコピーと本物の絵を見分けることができた。確かに、作品数は少なく、５人の作家が作ったピカソやマチス、シーレの贋作は８３個に過ぎないが。現在、印象派や１９世紀のその他の画家の絵に対する効果を試す予定だ。
