AI选产生的磁共振成像（MRI）图像教授其他AI检测癌症
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<人工智能已经反复使用，以帮助诊断的各种条件。 但是，为了AI开始诊断，这是必要的教。 以前它是用真正的医疗情况，但是，可以改变的努力的选：用于学习过程的其他AI诊断脑癌磁共振成像（MRI）图像、人工智能从更产生的MRI图像。 而且，这种办法表现出相当好的结果。
<专家的更公司，连同其同事梅奥诊所，其中一个最大的私人医学和研究中心在美国的建议，而不是煞费苦心地收集数据的各种病症，它能够教的神经网络创建健康的信息，学习其他程序。 根据主要作者，一名高级研究员在选，胡陈
<大段引用><"我们第一次学会创造的图像，可用于培训的神经网络。 人工智能系统的开发与援助的图书馆学习深PyTorch和培训的平台上更DGX的。"
<操作的原理如下：在训练过程中使用生成的-discriminationa神经网络，由两部分组成。 第一代中，实际上创造的样品核磁共振检查。 第二，discriminationa，必须找到之间的差异假和现实的例子。 结果是适合学习磁共振成像。 然后生成的图像是混合的现实而这个"混合"学习神经网络。 使用这种方法低得多的成本能够实现80%的精确度在所检测的大脑肿瘤，尽管事实上，神经网络，这是研究的只有这些图像显示的结果通过14%变得更糟。 尽管非常好的结果，一些专家表示关切，因为艾能够培训其他AI，在错误的情况下，会创造一种"故障"的算法。 在一种情况，当它涉及到人类的健康，这种方案可能是极其危险的。
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<什么你认为有关的事实，人工智能的开始教授其他AI？ 写的关于它在我们<强>
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