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蘋(píng)果發(fā)布首篇人工智能論文

為了提升合成圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練,論文中提出了一種“模擬+無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”的方法,而蘋(píng)果還針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行改進(jìn),使生成的圖片變得更加逼真。
  在月初,蘋(píng)果就對(duì)外界透露其將發(fā)布人工智能相關(guān)的論文,在之后的一個(gè)月內(nèi),蘋(píng)果就發(fā)布相關(guān)的論文,詳細(xì)描述了如何通過(guò)電腦合成圖像訓(xùn)練算法的識(shí)別能力。

  蘋(píng)果在12月22日正式發(fā)布了其第一篇人工智能論文,主要介紹的是如何提升對(duì)電腦合成圖片訓(xùn)練算法的識(shí)別能力。

  論文中稱,在機(jī)器學(xué)習(xí)的研究中,使用合成圖像訓(xùn)練相比使用真實(shí)世界的圖像將更為快捷,因?yàn)楹铣蓤D像數(shù)據(jù)已經(jīng)標(biāo)記了大量的注釋,而現(xiàn)實(shí)世界的圖像數(shù)據(jù)需要附上詳細(xì)的標(biāo)簽給電腦識(shí)別。然而,合成圖像的方式并不能解決現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題,因?yàn)檫@種算法并不能完全用于現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng)景。“合成圖像數(shù)據(jù)”往往不夠現(xiàn)實(shí),導(dǎo)致人工智能學(xué)習(xí)不能細(xì)致的分辨出各項(xiàng)物體,不能很好的概括真實(shí)圖像。

  為了提升合成圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練,論文中提出了一種“模擬+無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”的方法,而蘋(píng)果還針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行改進(jìn),使生成的圖片變得更加逼真。

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