Künstliche Intelligenz DeepMind gelernt, Bilder zu erfinden
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Die Britische Firma DeepMind, die im Jahr 2014 wurde ein Teil von Google, arbeitet ständig an der Verbesserung der künstlichen Intelligenz. Im Juni 2018 seine Mitarbeiter stellten ein neuronales Netzwerk, das auf der Grundlage der zweidimensionalen. Im Oktober gingen die Entwickler weiter — Sie schufen нейросеть BigGAN zur Erzeugung von Bildern der Natur, von Tieren und Gegenständen, die schwer zu unterscheiden von echten Fotos.
Wie in anderen Projekten zur Erstellung von künstlichen Bildern, die Technologie basiert auf генеративно-umstrittener нейросети. Wir werden daran erinnern, dass es besteht aus zwei teilen: einem generator und Diskriminator. Das erste Bild erzeugt, und der zweite wertet Ihre ähnlichkeit mit den mustern ein perfektes Ergebnis zu erzielen.
In dieser Arbeit wollten wir löschen Sie die Linie zwischen den Bildern die KI und Fotos aus der realen Welt. Wir haben festgestellt, dass es ist genug, um bereits vorhandene Methoden zu generieren.
Zu lehren BigGAN erstellen Bilder von Schmetterlingen, Hunden und Essen, wurden verschiedene sets von Bildern. Zunächst für die Ausbildung verwendet wurde ImageNet-Datenbank, und dann eine große Reihe von JFT-300M von 300 Millionen Bildern, eingeteilt in 18 000 Kategorien.
Die Ausbildung BigGAN dauerte 2 Tage. Es dauerte 128 тензорных Google-Prozessoren, die speziell für maschinelles lernen.
Bei der Entwicklung нейросети auch an Professor der schottischen Universität Хериота-Watt-Mechanismus. Details über die Technologie sind in dem Artikel «Training
groß angelegte генеративно-umstrittener нейросети GAN-Synthese ein natürliches Bild mit hoher Präzision».
Im September die Forscher von der Carnegie Мелона mit Hilfe генеративно-umstrittenen нейросетей ein System für .
Als solche нейросети der Menschheit verwendet werden können? Ihre Optionen Kommentar schreiben oder .
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