计算机学会根据需要创建卧室和面部照片

计算机学会根据需要创建卧室和面部照片


Jacob Aron想知道我们的计算机是什么样的吗人工神经网络经过培训,可根据需要呈现逼真的图像,包括人脸人工神经网络用于从大型数据集中挑选出特定的特征,例如简单的几何形状,或更复杂的数字,如猫或面他们通过分析像照片这样的训练数据来学习,但确切地说,网络的不同组件如何学会识别特定对象是相当不透明的谷歌迷幻的DeepDream景观是最近的一个例子:在这些中,计算机“看到”狗,鸟和其他物体并不存在现在,波士顿机器学习公司Indico的Alec Radford和纽约Facebook的AI研究实验室研究了一种特殊类型的网络,称为生成性对抗网络在这些系统中,系统的一部分试图发明假数据以欺骗另一部分,将其误认为是训练数据我们的想法是,通过反复对网络进行攻击,它将学会产生更好的结果在一个实验中,团队在面部图片上训练网络,然后尝试了一种视觉算法他们给网络拍摄了微笑女性的照片,然后告诉它“减去”带有中性表情的女性照片,并“添加”中性表达的男性目标是提取“微笑”的概念,并将其与“人”的概念相结合结果完全是想象中的微笑男人的照片(arxiv.org/abs/1511.06434)“神经网络提取了'微笑'的概念,以创建完全想象的图片”团队还在卧室的照片数据库上训练系统,然后要求它制作自己的图像为了证明它不仅仅是复制原始数据,他们要求网络生成一系列相同场景的相关图片,例如带或不带窗户的卧室,或者电视变成窗户的卧室这表明网络能够弄清楚某些特征如何适合场景,他们说,并允许他们识别网络的哪些部分正在学习哪些对象目前,图像仅限于32 x 32像素,但放大可能会导致对实际不存在的图片进行Google图像搜索 - 您只需编写说明,计算机就会为您生成图像 (图片:Alec Radford,Luke Metz,
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