人工智能也可以作画了或助力智能家居
作者:亚博app手机版下载 发布时间:2023-01-17 01:40
本文摘要:Facebook和Google正在创立极大的神经网络人造大脑,它能辨识数码相片里面的人脸、汽车、建筑物和其他对象,但它并不是不能做到这些事。它还能辨识口语,将一种语言翻译成另一种语言,辨识广告以及教教机器人把手螺丝。如果你把这些大脑反转过来,你不仅可以教教它们辨识图像,你还可以用有意思的方式教教它们创立图像。 Facebook在上周五透漏,他们正在教教这些神经网络自动创立一些小图像,例如飞机、汽车和动物,这些图像极具迷惑性,人们看了之后,不会实在这是现实的。

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Facebook和Google正在创立极大的神经网络人造大脑,它能辨识数码相片里面的人脸、汽车、建筑物和其他对象,但它并不是不能做到这些事。它还能辨识口语,将一种语言翻译成另一种语言,辨识广告以及教教机器人把手螺丝。如果你把这些大脑反转过来,你不仅可以教教它们辨识图像,你还可以用有意思的方式教教它们创立图像。  Facebook在上周五透漏,他们正在教教这些神经网络自动创立一些小图像,例如飞机、汽车和动物,这些图像极具迷惑性,人们看了之后,不会实在这是现实的。

模型可以辨识一些不大自然的图像,比如电视上的白色噪点,或一些抽象化的艺术图像,或是你照相机上的图像,Facebook人工智能研究员RobFergus说,它可以解读图像是如何包含的。  同时,Google的科学家则南北另外一个极端,他们利用神经网络将现实的相片转变成有意思的虚幻相片。

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这将不会构成一个对系统循环:如果一朵云看上去就像一只小鸟,那么这个网络就不会让它看上去更加像一只鸟,Google在一个博客中阐释了这个项目。  从或许上,这些只不过都是一些小把戏,尤其是Google的对系统循环,它只是引发人们的幻觉。还有Facebook的假图片,只不过只有64x64像素。

但从另一个层面上,这些项目也是一种提高神经网络的方法。计算机视觉公司Dextro的CEODavidLuan说道,这个项目能让我们更佳地理解我们的网络实质上是怎么自学的。  Fergus和另外两位Facebook研究员透漏了他们的图像分解模式,这个系统用了两个神经网络,一个用来辨识大自然图像,而另一个用来欺骗对方,前者得大大地检测否被后者欺骗,它们相互对系统,最后能产生一个非常现实的图像。

  根据Fergus讲解,这个项目可以用来修缮一些老化的现实照片,另外,该项目让所谓的无监督机器学习向前迈向了一步,换句话说,即使没研究人员获取具体的指导,它也可以协助机器学习。  不过当前系统仍然必须一些监督,Luan说,但他坚信Facebook的论文neatwork以及Google研究人员正在做到的工作,可以协助我们理解神经网络的不道德。  神经网络由很多层人工神经元构成,它们相互协作,虽然这些神经元能十分成功地继续执行某些任务,但是我们不明白其中的工作原理。

神经网络的挑战之一,是准确地理解每一层是如何运作的,Google在其博客中说,但该公司没更进一步辩论其图像分解工作的原理。  Google说明道,把神经网络反转过来,然后使它们分解图像,这样就可以更佳地解读它们的运作方式了。Google拒绝其网络缩放它在图像中的一些找到,有时只是缩放一个图形的边缘,有时候缩放一些更加简单的东西,例如一座塔在地平面的轮廓,一棵树的枝干。在每种情况下,研究人员都能很好地理解这个网络所看见的东西。

这项技术能协助研究人员理解神经网络如何继续执行有所不同可玩性的任务,有助提升网络体系结构,并检查网络在训练中所学到的东西。  另外,像Facebook的工作,这有点酷,有点怪异,甚至有点可怕。

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  总的来说,想要让计算机能更佳地辨识什么是现实的,我们还得代价更好的希望。


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