Inteligență Artificială DeepMind A învățat Să Vină Cu Fotografii - Vedere Alternativă

Inteligență Artificială DeepMind A învățat Să Vină Cu Fotografii - Vedere Alternativă
Inteligență Artificială DeepMind A învățat Să Vină Cu Fotografii - Vedere Alternativă

Video: Inteligență Artificială DeepMind A învățat Să Vină Cu Fotografii - Vedere Alternativă

Video: Inteligență Artificială DeepMind A învățat Să Vină Cu Fotografii - Vedere Alternativă
Video: Inteligența Artificială și Blockchain-ul 2024, Martie
Anonim

Compania britanică DeepMind, care a devenit parte a Google în 2014, lucrează constant pentru îmbunătățirea inteligenței artificiale. În iunie 2018, angajații săi au prezentat o rețea neuronală capabilă să creeze imagini 3D din cele 2D. În octombrie, dezvoltatorii au mers mai departe - au creat o rețea neuronală BigGAN pentru a genera imagini cu natură, animale și obiecte greu de diferențiat de fotografiile reale.

Ca și în cazul altor proiecte de imagini artificiale, această tehnologie se bazează pe o rețea neuronală adversativă generativă. Reamintim că este format din două părți: un generator și un discriminator. Prima creează imagini, iar cea de-a doua evaluează similitudinea lor cu eșantioanele rezultatului ideal.

În această lucrare, am dorit să estompăm linia dintre imaginile generate de AI și fotografiile din lumea reală. Am constatat că metodele de generare existente sunt suficiente pentru aceasta.

Diferite seturi de imagini au fost folosite pentru a învăța BigGAN să creeze imagini cu fluturi, câini și mâncare. În primul rând, instruirea s-a bazat pe baza de date ImageNet, apoi - cel mai mare set JFT-300M de 300 de milioane de imagini, împărțit în 18.000 de categorii.

Image
Image

Antrenamentul BigGAN a durat 2 zile. A fost nevoie de 128 de procesoare Google Tensor concepute special pentru învățarea mașinii.

Profesorii de la Universitatea Scoțiană Heriot-Watt au participat, de asemenea, la dezvoltarea rețelei neuronale. Detalii despre tehnologie sunt descrise în articolul „Instruire

rețea neuronală adversară generativă la scară largă GAN pentru sinteza imaginilor naturale de înaltă fidelitate.

Video promotional:

În septembrie, cercetătorii de la Carnegie Melon University au folosit rețele neuronale adversare generative pentru a crea un sistem de suprapunere a expresiilor faciale pe fețele altora.

Ramis Ganiev

Recomandat: