人工知能DeepMindたちの写真
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イギリス会社DeepMind2014年となったのGoogleの継続的向上に努めます人工知能です。 月2018年まで、彼女のスタッフを発表したニューラルネットワーク対応の二次元ます。 月、開発者がさらされたニューラルネットワークBigGANの生成画像の自然、動物とと区別することが困難な現実の写真です。
など他のプロジェクトの作成に人工の画像は、この技術に基づく生成-敵対の神経ネットワークです。 リコールなので発生させる装置と判別子です。 第一を成形することができます。画像の類似度を評価しサンプルに最適です。
ここでは製作したブラーの画像を作成したアクアランド、バルバティビーチの写真から現実の世界です。 ここで、既存の方法。
教BigGAN作成し、チョウの犬や食料品の異なるセットのイメージ画像です。 最初の訓練で使用した屈データベースの、そして幅広いセットで人気のヴ-300M300万画像に分かれて18,000ます。
研修BigGANした2日間です。 した128のテンソルプロセッサGoogleに特化した機械学習します。
の開発とニューラルネットワークも出席した教授スコットランド大学のHeriot-wattます。 詳細技術についての明細には"訓練
大規模生成-敵対の神経ネットワークGANの合成に自然画像の高精度です。"
では、研究者からの大学のカーネギー-Melonaと生成-敵対の神経ネットワーク制度です。
どのような神経ネットワークが使用できる人間のか？ 自らのバージョンのコメントします。
以上
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