人工智能DeepMind学来的图片
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<一家英国公司DeepMind在2014年成为其一部分的谷歌，是不断努力，以改善人工智能。 在六月至2018年，她的工作人员提出了一个神经网络，能够在基础的两维的。 十月，开发商已经进一步—他们已经创建了一个神经网络BigGAN产生的图像的性质、动物和物品，难以区分真正的照片。
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<如在其他项目的创建人工图像，这种技术是基于生殖能力的-对抗神经网络。 回想一下，它由两部分组成：发电机和一个鉴别器。 第一，它创建了一个图像，第二评估他们的相似性试样的理想的结果。
<大段引用><在这工作我们想模糊的图像，建立在大赦国际和照片的真实的世界。 我们发现，这是不够用于现有方法的产生。
<教BigGAN创建蝴、狗和食品，使用不同套的图像。 第一次培训是使用ImageNet数据库，然后更广泛的JFT-300米300万的图像，分为18 000个类别。
<培训BigGAN了2天。 它花了128张量处理器谷歌专门设计的机学习。
<在神经网络的发展也出席了教授，苏格兰大学的Heriot瓦。 详细信息技术分项的文章"的培训。
大规模生产-对抗神经网络GAN合成的自然图像具有很高的准确性。"
<在九月，大学的研究人员-卡内基Melona与生成的-对抗神经网络已建立了一个系统。
<怎么这么神经网络可以使用由人类？ 写他们自己版本的意见或.
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