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金沙登录地址app:由于训练需要大量数据集
时间:2021/3/19 7:13:59 作者: 来源: 阅读:125 评论:0内容摘要:人工智能领域的算法创新不仅仅出现在自然语言处理中。生成对抗网络(GANs)也有很多创新,展示了科学家在创造艺术和伪造图像方面的非凡成就。GANs最先由加拿大蒙特利尔大学(UniversityofMontreal)的人工智能学者伊恩·古德费勒(IanGoodfellow)提出,由于训练需要大量数据集,因此训练和调整也很复...人工智能领域的算法创新不仅仅出现在自然语言处理中。生成对抗网络(GANs)也有很多创新,展示了科学家在创造艺术和伪造图像方面的非凡成就。
GANs最先由加拿大蒙特利尔大学(University of Montreal)的人工智能学者伊恩·古德费勒(Ian Goodfellow)提出,由于训练需要大量数据集,因此训练和调整也很复杂。
但是科学家的创新大大减少了创建GANs所需的数据量。例如,美国NVIDIA公司展示了一种提高gan训练效率的新方法,该方法比以前的方法需要更少的数据。这使得GANs被广泛应用于许多领域,从医学应用(如合成癌症组织图像)到更深层的“深度假”。
“深假”是一种高能黑色技术,利用最新的人工智能技术,让普通人通过电脑编辑一些视频,视频中的人脸可以变成任何人的脸。“所谓的成功也是小和,失败也是小和”,而视频《变脸》引起了巨大的关注,也引发了巨大的争议。在上线仅5天之后,这项黑色技术就遭到了整个网络的拒绝,然后在全球范围内被屏蔽。
随着低代码工具的流行,人工智能创造者也呈现出年轻化的特征。现在,一个小学生和中学生可以为自己创造人工智能——从分类文本到绘制图像。美国高中已经开设了人工智能课程,初中也不落后。
例如,在2020年硅谷Synopsys科学博览会上,31%获奖的软件项目在创新中使用了人工智能。更令人印象深刻的是,这些人工智能中有27%是由6-8年级的学生创造的。获胜者之一是一名八年级学生,他创建了一个卷积神经网络,可以通过眼部扫描检测糖尿病视网膜病变。
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