神经网络将有助于击败一个职业球员在乒乓球
Source:神经网络已经达到这样的水平，可以击败国际象棋或者去玩家。 使用机械学习的科学教的神经网络，创建一个逼真的模拟，然后一个真正的玩家试图为战斗力量的算法计算机。 然而，虽然没有人想到要使用神经网络活动的运动，如打乒乓球。 和我们谈论的不是某种计算机模拟和真正的游戏有一个真正的竞争者。
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程序员自日本的管理以及训练网络，这是在实时学会了如何确定以下时打乒乓球。 但有一件事，如果一个神经网络仅仅是跟踪的运动轨迹球—；它是什么惊人的。 最有趣的事情是这里的AI开始计算的潜在的运动轨迹的球员，甚至在他的球拍触到球。
的关键成功的乒乓球比赛不在于只有在能力强的球员准确地击中球一侧的手表，还需要在正确的地方上的另一边表能够送球在相反的方向。 这样的工程师已经开发了一个机器人可以打乒乓球、跟踪球的轨迹. 机器人开始他的错误之后才打的球拍的，因为如果"抢夺"的球。 然而，一个职业球员知道在哪里可以被击败，甚至在你提出的球拍的，因此，仅跟踪一个球的是，常常不作有效。
神经网络，起着乒乓球
所以，日本的程序决定开发一个神经网络，可以确定潜在的移动球杆的时候拍—手的运动和体播放器。 但是一个神经网络不会有这样做的有创建的第二个神经网络，它协同工作与第一，所有的人都有不同的目标和建筑。 第一个神经网络处理数据从网络摄像机，它是安装由主机的播放的：它一帧一帧，计算手的位置和体料。
之后，它采取的第二个神经网络，其接收处理过的数据，并在这个基础上计算的坠机现场球。 接下来，项目得到的一点是显示在乒乓球和工程师匹配的实际地球降，然后计算的神经网络。
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根据该程序员，他们的自收集的所有数据进行培训。 他们分析了大量的真正的游戏在乒乓球，一个安装摄像机，将其记录的航班球的速度240框架。 收集尽可能多的来源的数据，开发下载记录乓球供应与真正的游戏，从互联网上。
的计算是基于两个神经网络
在结束、算法开始工作，令人惊讶的精确度。 平均来说，神经网络能够识别的准确地球上的一个乒乓球桌在75%的所有情况。 有趣的是，算法进行了测试，无论在专业和业余爱好者，并且在这种情况下的第一个神经网络的工作甚至更好。 事实上，专业球员在乒乓球多年来已经开发了一个独特的运动，其他也在服务之前球和风扇，往往提供了不同的方式。
<码>网络甚至可以展示。 尝试它！
这就提出了一个逻辑问题—；但如果一个人把一个人从来没有打过乒乓球，并让他们运行的算法？ 工程师也很有趣，他们测试神经网络在游戏之间的一个专业的和正常的。 结果，在使用神经网络定期播放器成功地击退了所提交的20%的往往多于没有他们。
这清楚地表明，使用神经网络不是有限的。 他们可以通过搜索图片，计算出的大多数活动或行为作为一个声音助理(同爱丽丝已经接近在其行为真实的人)。 或找到肿瘤的图像，以打击欺诈行为等。 去年，神经学家有训练有素的神经网络翻译脑信号转变成可理解的语音! 在未来，这种设备将能够利用该人已丧失说话的能力因此受伤或疾病。 或者，它可以只用。 但它已经听喜欢的东西不是很好，对吗？
现在你可以打败甚至世界冠军在乒乓球! 嗯，几乎
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