La società Britannica DeepMind, nel 2014 è diventato parte di Google, lavorando costantemente per migliorare l'intelligenza artificiale. Nel giugno 2018 il suo staff hanno presentato una rete neurale, in grado sulla base di bidimensionali. Nel mese di ottobre gli sviluppatori sono andati avanti — hanno creato una rete neurale è un BigGAN per la generazione di immagini di natura, animali e oggetti che sono difficili da distinguere da queste immagini.
Come in altri progetti per la creazione di immagini artificiali, questa tecnologia si basa su генеративно-discutibile нейросети. Ricordiamo che si compone di due parti: il generatore e discriminatore. Il primo crea immagine, mentre la seconda stima il loro somiglianza con i campioni di un risultato perfetto.
In questo lavoro abbiamo voluto cancellare il confine tra le immagini create IA e foto dal mondo reale. Abbiamo scoperto che per farlo, è sufficiente già esistenti metodi di generazione.
Per insegnare BigGAN di creare foto di farfalle, cani e cibo, sono stati utilizzati diversi set di immagini. Innanzitutto per la formazione è stata utilizzata la base ImageNet, e poi più su larga scala di serie JFT-300M da 300 milioni di immagini, suddivise in 18 000 categorie.
La pratica BigGAN ci sono voluti 2 giorni. Per questo ci sono voluti 128 тензорных processori di Google, sviluppato appositamente per l'apprendimento automatico.
In fase di sviluppo нейросети hanno partecipato anche il professore scozzese dell'Università di Хериота-Watt. Dettagli su tecnologia epoca, in un articolo di «la pratica
su larga scala генеративно-discutibile нейросети GAN la sintesi naturale di immagine di alta precisione».
Nel mese di settembre i ricercatori dell'Università Carnegie-Мелона con l'aiuto di генеративно-discutibili нейросетей creato un sistema per .
Come simili нейросети possono essere usati dall'umanità? Le opzioni di scrivere nei commenti o .
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