Les chercheurs de l`IA se soucient des modèles génératifs parce qu`ils semblent être un tremplin vers la construction de systèmes d`IA qui peuvent consommer des données brutes du monde et de construire automatiquement la compréhension de celui-ci. Il y a certainement beaucoup de hype autour des modèles génératifs en ce moment. Les GANs sont déjà appelés l`avenir de l`IA, bien qu`ils soient notoirement difficiles à former et limités à générer de minuscules images. En fait, les meilleurs modèles ne peuvent actuellement générer des images de taille timbre-poste de chiens mutants: un peu plus d`un an, Alec Radford (en s`appuyant sur le travail de Ian Goodfellow) a publié un document qui a changé la façon dont tout le monde pensait à la construction générative modèles avec machine learning. Le nouveau système est appelé Deep convolutionnel générative des réseaux accusatoires (ou DCGANs pour de courtes). Découvrez la structure sous-jacente utilisée par l`équipe de Google pour construire le modèle: en partageant publiquement le code, Google espère «rendre plus facile pour les autres groupes du monde universitaire et de l`industrie de reproduire et d`améliorer encore les systèmes de pointe, de former des modèles sur de nouveaux nouvelles applications pour cette technologie. Le modèle d`apprentissage profond attribue des étiquettes sémantiques à chaque pixel de l`image. Ensuite, la catégorisation classifie les objets de l`image, comme l`animal, l`humain, le ciel, la route, etc. Il reconnaît fondamentalement le premier plan et le fond dans cette image particulière. Les modèles de segmentation d`image modernes construits au-dessus de CNNs sont la mise à l`échelle jamais vu les niveaux de précision. Cette dernière version aidera à nouveau la communauté d`apprentissage profond comprendre et répliquer (sinon améliorer) ce que Google ont fait dans le domaine de la photographie.

Si les choses continuent à s`améliorer à ce rythme, il ne sera pas trop long avant que les modèles génératifs sont un outil grand public qui nous aide à créer. C`est un bon moment pour commencer à expérimenter! OK, peut-être un programme qui génère de mauvaises photos de stock ne serait pas si intéressant. Mais étant donné le taux de progrès dans les modèles génératifs au cours de la dernière année, qui sait où nous serons dans 5 ou 10 ans. Que se passe-t-il si quelqu`un invente un système pour générer des films entiers? Ou de la musique? Ou des jeux vidéo? La connaissance de la position d`un objet en trois dimensions est cruciale pour permettre au mode portrait d`appliquer juste la bonne quantité de flou à chaque pixel afin de créer une image réaliste, alors que la segmentation de l`image sémantique révèle quels pixels d`une image appartiennent Objet. L`art du jeu vidéo en ces jours était très simple. Depuis le NES avait une telle petite quantité de mémoire (les jeux utilisés façon moins de mémoire que cet article prend!), les programmeurs ont dû utiliser beaucoup de trucs pour s`adapter à l`art du jeu en mémoire.

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