Inteligência artificial DeepMind aprendeu a inventar fotos
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A empresa Britânica DeepMind, em 2014, tornou-se parte do Google, constantemente trabalhando para melhorar a inteligência artificial. Em junho de 2018, os funcionários apresentaram uma rede neural capaz de base bidimensional. Em outubro, os desenvolvedores têm ido mais longe — eles criaram нейросеть BigGAN para a geração de imagens da natureza, animais e objetos, que são difíceis de distinguir dos verdadeiros fotos.
Como em outros projetos sobre a criação artificial de imagens, esta tecnologia baseia-se na генеративно-do contraditório redes neurais. Lembre-se que ela é composta de duas partes: o gerador e discriminador exclusivo. Primeiro, cria uma imagem, e o segundo avalia a sua semelhança com amostras de um resultado perfeito.
Neste trabalho nós gostamos de apagar a linha entre as imagens criadas por AI e fotos do mundo real. Descobrimos que, para isso, já basta os métodos existentes de geração.
Para ensinar BigGAN criar fotos de borboletas, cães e alimento, foram utilizados diferentes conjuntos de imagens. Em primeiro lugar para o treinamento foi utilizado o banco de ImageNet, em seguida, — maior conjunto JFT-300M de 300 milhões de imagens, divididos em 18 000 categorias.
A Formação BigGAN demorou 2 dias. Para fazer isso, demorou 128 тензорных processadores do Google, desenvolvido especificamente para aprendizado de máquina.
O desenvolvimento de redes neurais também participaram professores do escocês da Universidade de Хериота-Уатта. Detalhes sobre a tecnologia discriminados no artigo "a Formação
em larga escala генеративно-do contraditório redes neurais GAN a síntese natural de imagem de alta precisão".
Em setembro de pesquisadores da Universidade de Carnegie-Мелона usando генеративно-controversas нейросетей criaram um sistema para .
Como essas redes neurais podem ser usadas para a humanidade? As suas opções de escrever nos comentários ou .
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