Нейросеть научилась "додумывать" 3D-сцены |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-06-18 14:11 Специалисты из Google DeepMind создали новый алгоритм, который может формировать пространственную картину, опираясь лишь на несколько плоских изображений. Фреймворк Generative Query Network состоит из двух частей: репрезентативной сети и генеративной сети. Первая собирает информацию об изучаемой сцене, изучая количество и расположение объектов, их цвета, удалённость от наблюдателя, и учитывая источники света. Все эти данные она передаёт генеративной сети, которая и формирует новую сцену, основываясь на исходных данных. Чем же интересна именно GQN? Во-первых, она работает с абстракциями — по словам разработчиков, она может обобщать классы элементов и умеет проводить аналогии. Если в нескольких сценах ей попадётся голубое небо, то нейросеть запомнит, что оно именно такого цвета, и будет действовать соответственно. Во-вторых, GQN довольно точно распознаёт и воссоздаёт даже те объекты, которые в исходных данных видны лишь частично. Результаты работы новой нейросети вы можете увидеть ниже. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|