La inteligencia artificial DeepMind aprendido a inventar fotos
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La compañía Británica DeepMind, en el año 2014, es parte de Google, trabaja constantemente en la mejora de la inteligencia artificial. En junio de 2018, sus empleados presentaron neuronal en red capaz de en base a bidimensionales. En octubre, los desarrolladores han ido más lejos — se han creado нейросеть BigGAN para la generación de imágenes de la naturaleza, de los animales y de objetos que son difíciles de distinguir de las fotos reales.
Como en otros proyectos de creación artificial de imágenes, esta tecnología se basa en la генеративно-acusatorio нейросети. Recordemos que consta de dos partes: un generador y discriminador. Primero crea una imagen, y la segunda evalúa la similitud con las muestras de un resultado perfecto.
En este trabajo hemos querido borrar la línea entre las imágenes creadas por la ia y fotos de mundo real. Hemos descubierto que para ello basta ya de los métodos existentes de generación.
Para enseñar a BigGAN crear fotos de mariposas, perros y la comida, se utilizaron diferentes conjuntos de imágenes. En primer lugar, para la formación se utilizó la base de ImageNet, y luego de más de un ambicioso conjunto de JFT-300M de 300 millones de imágenes, divididos en 18 000 categorías.
La Formación BigGAN tardó 2 días. Para ello fue necesario 128 тензорных procesadores de Google, diseñados específicamente para el aprendizaje de máquina.
En el desarrollo de нейросети también participaron el profesor de la escocesa Universidad de Хериота-watt. Los detalles acerca de la tecnología pintados en el artículo "la Enseñanza
a gran escala генеративно-acusatorio нейросети GAN la síntesis natural de imagen de alta precisión".
En septiembre de investigadores de la Universidad de carnegie-Мелона con la ayuda de генеративно-escritos, нейросетей creado un sistema para .
Como estas нейросети pueden ser utilizados por la humanidad? Sus opciones escriban en los comentarios o .
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