15 अद्भुत चीजें हैं जो सीखा है तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए
रुझान प्रौद्योगिकी के / / December 19, 2019
तंत्रिका नेटवर्क - एक कृत्रिम खुफिया स्वयं सीखने के लिए सक्षम। इस तरह के एक कार्यक्रम में से एक रूप में अस्तित्व मेंNeurocomputing प्रौद्योगिकी: सिद्धांत और व्यवहार अस्सी के दशक में वापस, लेकिन विशेष रूप से इस क्षेत्र का तेजी से विकास के लिए लगभग 2015 मीटर प्राप्त हुआ है। तंत्रिका नेटवर्क की संभावना को सक्रिय रूप से इस तरह के एमआईटी और ऑक्सफोर्ड के रूप में प्रमुख विश्वविद्यालयों, साथ ही गूगल जैसे बड़े निगमों, पता लगाने के लिए शुरू कर दिया है।
अब इस तकनीक किसी को जो चाहता है के लिए उपलब्ध है। और मानव जाति इस तरह के कार्यक्रमों के लिए सबसे पागल और अजीब का उपयोग करता है के दर्जनों के साथ आ गया। यहाँ उनमें से कुछ कर रहे हैं।
1. न के बराबर लोगों के चेहरे के साथ आ
लोगों को आप ऊपर चित्र में दिखाई, यथार्थवादी लगते हैं लेकिन वे मौजूद नहीं हैं। उनके चित्र बनायाप्रगतिशील Gans की बढ़ती सुधार के लिए
गुणवत्ता, स्थिरता और भिन्नता एएनएन NVIDIA। कार्यक्रम हस्तियों की वास्तविक तस्वीरों पर प्रशिक्षित करने के लिए, और एक परिणाम के रूप में वह चेहरे की सटीक छवियों उत्पन्न करने के लिए सीखा है। आप अपने आप को, कितनी अच्छी तरह जांच कर सकते हैं वह प्राप्त.
2. जोर से पढ़ें
एक बहुत तंत्रिका नेटवर्क की मदद से बोली संश्लेषण के लिए प्रौद्योगिकी। उनके कार्यक्रम उदाहरण के लिए, है, इस के लिए गूगल और "Yandex». ऑडियो आवेदन से नेत्रहीन सस्ते में ऑडियो बनाने के लिए बिगड़ा के लिए: यह इस तरह एक चिकनी और यथार्थवादी प्राप्त करने के लिए, और इस विधि के अनुप्रयोगों में कई हैं बनाया।
3. ड्राइव कारों
कई कंपनियों ने मानव रहित वाहनों को देखने के परिवहन भविष्य. इस क्षेत्र में उनके विकास ऑडी, उबेर, गूगल, टेस्ला, «Yandex» और कई अन्य निगमों में है। इन प्रौद्योगिकियों की लगभग कोई भी तंत्रिका नेटवर्क के बिना नहीं है। वे कारों निर्धारित करने के लिए जहां सड़क चिह्नों, संकेत, अन्य वाहनों और पैदल चलने वालों, और निर्णय पर इन आंकड़ों के आधार पर मदद करते हैं।
4. तस्वीरें और वीडियो के लिए रंग पुनर्स्थापित
टोक्यो Waseda विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने विकसित किया हैवहाँ दो रंग हो! एक प्रोग्राम है जो काले और सफेद फोटो और वीडियो रंग में आता है। और उचित रंग में वस्तुओं पेंट - तंत्रिका नेटवर्क आम रूपांकनों में छवियों (हरा और इतने पर आमतौर पर नीला आकाश, पेड़) निर्धारित करने के लिए सीखा है।
5. के दौरान देखने कुत्ता थूथन
पहले तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकियों कि आम दर्शकों के लिए उपलब्ध हो गए हैं में से एक, Inceptionism थाInceptionism 2015 में गूगल द्वारा। यह छवियों को संसाधित करता है, उन्हें कुत्ते muzzles, पगोडा और मेहराब की छाया जोड़ने। नेट उपयोगकर्ताओं कार्यक्रम के माध्यम से अपने चित्रों, प्रसिद्ध पेंटिंग, वीडियो, और फिल्मों पारित करने के लिए शुरू कर दिया है - और यह असामान्य रूप से डरावना निकला।
6. लिखें संगीत
तंत्रिका नेटवर्क संगीत सहित डिजिटल जानकारी, किसी भी प्रकार अपलोड कर सकते हैं। कुछ शोधकर्ताओं का प्रसिद्ध संगीतकारों में धुन पर अपने कार्यक्रमों को प्रशिक्षित किया। कंप्यूटर में सार्थक काम करता है अभी तक प्राप्त नहीं है, लेकिन संगीतकारों की शैलियों वे अच्छी तरह से नकल।
7. राजनेताओं जबरदस्ती कुछ भी कहने के लिए
विशेष रूप से वीडियो का एक संश्लेषण, सार्वजनिक आंकड़ों के साथ - तंत्रिका नेटवर्क के आवेदनों की सबसे भयावह में से एक। उदाहरण के लिए, वाशिंगटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं का विकास किया हैSynthesizing ओबामा: ऑडियो से सीखना लिप सिंक एक प्रोग्राम है जो रिकॉर्ड के आधार पर बराक ओबामा के होंठ के आंदोलन उत्पन्न करता है और वीडियो में यह डाल देता है। यह बहुत मज़बूती से पता चला है।
8. चलना
गूगल सहायक DeepMind नामक कंपनी एक प्रयोग किया। तीन अलग आभासी आंकड़े - दो पैरों के साथ मानव सदृश छड़ी और चार पैरों के साथ एक गेंद - चलना सीखना था। केवल कार्य एक स्थान से दूसरे और सेंसरों कि मदद अंतरिक्ष में अपनी स्थिति को निर्धारित करने के लिए प्राप्त करने के लिए है - वे कैसे यह किया जाता है पर कोई जानकारी नहीं थी। अभ्यास के घंटे के सैकड़ों के बाद, सभी तीन आंकड़े चलने के लिए, चलाने के लिए, कूद और असमान सतहों पर टहलने के सीखा है।
9. नियंत्रण रोबोट
तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी पर आधारित व्यापक रूप से रोबोटिक्स में इस्तेमाल किया। उदाहरण के लिए, एक रोबोट डिज्नी अनुसंधान संस्थान द्वारा बनाई गई एक, दो या तीन फुट के साथ आगे बढ़ने के लिए सक्षम है। एक रोबोट deliveryman कंपनी स्टारशिप टेक्नोलॉजीज - सड़कों बाधाओं और पैदल चलने वालों से बचने के माध्यम से नेविगेट करने।
10. धोखाधड़ी और भ्रष्टाचार का पता लगाने
छवियों की मान्यता, घटनाओं के बीच सहसंबंध सहित - तंत्रिका नेटवर्क के मुख्य कार्यों में से एक। यह वित्तीय क्षेत्र में बहुत उपयोगी है: यह गैर-कानूनी गतिविधि की भविष्यवाणी करने से पहले ऐसा होता है संभव है। उदाहरण के लिए, स्पेन में, वैज्ञानिकों बनाया हैतंत्रिका नेटवर्क के साथ सार्वजनिक भ्रष्टाचार की भविष्यवाणी: एक स्पेनिश प्रांतों के विश्लेषण एक प्रोग्राम है जो पता लगाने के लिए मदद करता है देश के प्रांतों में भ्रष्टाचार के कार्य करता है। और कुछ बैंकों विकसित कर रहे हैंसिटी वेंचर्स तैनात मशीन लर्निंग और कृत्रिम लोगों के साथ खुफिया और प्रणालियों जो क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाने का उपयोग करें।
11. वास्तविक समय में छवि में पाठ का अनुवाद करें
पाठ के हस्तांतरण समारोह «गूगल अनुवादक» वास्तविक समय पहले में में दिखाई दिया, लेकिन कुछ लोगों को पता है कि यह का उपयोग करता हैकैसे Google अनुवाद एक फोन पर गहरी सीखने निचोड़ न्यूरल नेटवर्क। उनकी मदद के साथ, कार्यक्रम पत्र और छवियों में अन्य पात्रों को पहचानता है, भले ही वे धोया जाता है, शैलीकृत या विकृत अपनी धुरी, चारों ओर घुमाया। फिर, आवेदन उन्हें शब्दों और वाक्यों, तब्दील हो और परियोजनाओं तस्वीर के लिए कहते हैं। और एक दूसरे के एक अंश के लिए यह सब।
12. एक छवि से दूसरी कला शैली लपेटें
2016 में, कई कंपनियों विभिन्न कलात्मक शैली में छवि प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी प्रस्तुत किया। एप्लिकेशन की तरह दिखाई दिया प्रिस्मा, DeepArt और Ostagram. एक चित्र या तस्वीर है कि शैली के स्रोत के रूप में काम करेगा अपलोड करने के लिए - प्रिस्मा आप कई सौ काटा फिल्टर और Ostagram और DeepArt से चयन करने के लिए अनुमति देता है।
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13. यथार्थवादी चित्रों में कच्चे स्केच कन्वर्ट
जल्दी 2019 में NVIDIA निगम से पता चलाप्रतिभा के स्ट्रोक: GauGAN आश्चर्यजनक, फ़ोटो यथार्थ परिदृश्य में डूडल बदल जाता है एक प्रोग्राम है जो detalizovannye सुंदर तस्वीर में कुछ सरल आंकड़े की तस्वीरें बदल जाता है। उपयोगकर्ता स्ट्रोक की एक जोड़ी बनाता है, और तंत्रिका नेटवर्क है कि दूरी एक परिदृश्य चित्रकार की असली कपड़े से भेद नहीं करता है इस छवि से बनाया जाता है। सागर, चट्टानों, शहर, वन, बादल - तस्वीर पर, आप विभिन्न वस्तुओं के दर्जनों जोड़ सकते हैं। यहां तक कि तंत्रिका नेटवर्क को निर्धारित करता है जहाँ आप एक छाया या प्रतिबिंब की जरूरत है।
14. पढ़ें होंठ
गूगल और वैज्ञानिकों ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में बनाया हैLipNet LipNet प्रौद्योगिकी एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है होठों को पढ़ने के लिए। और यह यह बहुत अधिक सटीक व्यक्ति बना देता है। 88% की सटीकता के साथ - औसत पर, श्रवण दोष वाले लोग LipNet 52% की सटीकता, और साथ लिप-पढ़ने के लिए।
15. लिखने ग्रंथों
लोग तंत्रिका नेटवर्क और पाठ के साथ काम करने के लिए सिखाया जाता है। कार्यक्रमों लिखागहरे Speare: काव्य भाषा, मीटर और कविता का एक संयुक्त तंत्रिका मॉडल कविताओं, कहानियों, feykovye ग्रंथों "विकिपीडिया" करने के लिए, इस श्रृंखला के लिए स्क्रिप्ट (उदाहरण के लिए, "मित्र" के लिए).
और 2016 में दुनिया का पहला लघु फिल्म Sunspring, जो कृत्रिम बुद्धि के लिए पटकथा लिखी आया था। मूवी बिल्कुल व्यर्थ: जब तक काम कंप्यूटर मुश्किल से दिया जाता है। लेकिन कौन जानता है, शायद कुछ ही वर्षों में लेखक के पेशे मशीन द्वारा बनाई काम करता है संपादन करने के लिए कम है।
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