Разработчик показал процесс обучения ИИ на примере эволюции |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим 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 Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-09-08 18:40 Кейван Донягард опубликовал симулятор эволюции Evolution, в котором пользователь создает особь из костей, мускулов и суставов в виде линий и точек, а существо развивается, используя нейросеть в качестве мозга.
Эволюция в деталях Особь эволюционирует, выполняя простейшие действия: бег, прыжки, перепрыгивание объектов и карабканье вверх. Процесс наглядно демонстрирует поэтапное обучение нейросети: она учится анализировать расстояние до земли и количество точек соприкосновения, направление движения особи и скорость, местонахождение в пространстве и другие параметры. Процесс эволюции ИИ учитывает положение объекта в пространстве, направление движения и скорость, расстояние до земли, а также количество точек соприкосновения с ней. В ходе попыток появляются копии существа, из которых нейросеть выбирает две наиболее успешные, исходя из условий задачи. Параметры используются для создания новых существ и цикл повторяется до момента корректного выполнения задания. 17 мая 2018 года исследователи из Германии, США, Франции и Великобритании представили нейросеть, которая реалистично переносит выражения лиц людей на разных видеозаписях. Алгоритм принимает исходные параметры лица, накладывает их на модель из целевого видео и создает реалистичный рендер с новыми параметрами. via: N+1 Source: The Next Web Источник: tproger.ru Комментарии: |
|