Штучний інтелект навчили генерувати фото. Що з цього вийшло
Як і в інших проектах зі створення штучних зображень, дана технологія заснована на генеративно-змагальній нейромережі
Про це повідомляє Venture beat.
Система складається з двох частин: генератора і дискримінатора. Перша створює зображення, а друга оцінює їх схожість із зразками ідеального результату.
Щоб навчити BigGAN створювати фотографії метеликів, собак і їжі, використовувалися різні набори зображень. Спочатку для навчання використовувалася база ImageNet, а потім - більш масштабний набір JFT-300M з 300 мільйонів зображень, розділених на 18 000 категорій.
Навчання BigGAN зайняло 2 дні. Для цього треба було 128 тензорних процесорів Google, розроблених спеціально для машинного навчання.
Читайте також: Всі говорять про штучний інтелект. Простими словами пояснимо, що це
- Штучний інтелект створив власну релігію: фізик Джанель Шейн за допомогою нейромережі вирішила перевірити, що буде, якщо поєднати декілька людських вірувань і звести їх у єдину систему
- Вчені завантажили "мозок" хробака в робота, і той самотужки взяв його під контроль: науковці створили біологічно достовірну модель нейронної мережі круглого черв'яка і завантажили в простого робота з Lego.