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2019-06-27   来源:人民日报   参与互动参与互动
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中山古镇航拍下面是DeepMind今天发表的官方博文,论文的联合第一作者和DaniloJimenezRezende对这项工作进行了解读。四大重要特性:能够想象出没有观察过的场景DeepMind的这套视觉系统,也即生成查询网络(GQN),使用从不同视角收集到的某个场景的图像,然后生成关于这个场景的抽象描述,通过一个无监督的表示学习过程,学习到了场景的本质。之后,在学到的这种表示的基础上,网络会预测从其他新的视角看这个场景将会是什么样子。这一过程非常类似人脑中对某个场景的想象。而理解一个场景中的视觉元素是典型的智能行为。论文地址:

虐杀原形2小队地址论文一作解读这些视觉和认知任务对人类来说似乎毫不费力,但它们对我们的AI系统来说是一个重大挑战。今天,最先进的视觉识别系统都是用人类产生的带注释图像的大型数据集训练的。获取这些数据是一个昂贵而且耗时的过程,需要有人对数据集中每个场景的每个对象进行标记。因此,通常只能捕获整体场景的一小部分内容,这限制了用这些数据进行训练的人工视觉系统。这个视频展示了GQN网络的框架和训练流程。Agent从不同视角观察训练场景

博金网在这些环境中进行训练后,我们使用GQN的表示网络来形成新的、以前未观察到的场景的表示。我们的实验表明,GQN具有以下几个重要特性:一直以来,我对大脑是如何在脑海中构建图像的过程深感着迷。我们最新发表在Science的论文提出了生成查询网络(GQN):这个模型能从一个场景的少量2D照片中重新生成3D表示,并且能从新的摄像头视角将它渲染出来。GQN演示了一种学习紧凑的、基础的物理场景表示的新方法。关键的是,我们提出的方法不需要专用领域工程(domain-specificengineering)或耗时的场景内容标记,从而允许将相同的模型应用于各种不同的环境。GQN还学会了一个强大的神经渲染器,能够从新的视角生成精确的场景图像。虽然还有诸多局限,但DeepMind的这项工作,在此前许许多多相关研究的基础上更进一步,展示了我们在让机器理解世界的道路上,迈出了坚实一步。

拜托了老师哪一集h如果说新智元昨天介绍的DeepMind那篇有关图网络的论文重磅,那么这篇最新的Science更显分量。一直以来,我对大脑是如何在脑海中构建图像的过程深感着迷。我们最新发表在Science的论文提出了生成查询网络(GQN):这个模型能从一个场景的少量2D照片中重新生成3D表示,并且能从新的摄像头视角将它渲染出来。虽然还有诸多局限,但DeepMind的这项工作,在此前许许多多相关研究的基础上更进一步,展示了我们在让机器理解世界的道路上,迈出了坚实一步。这篇文章的意义在于,提出了一种无监督的方法,不依赖带标记的数据,而且能够推广到各种不同的场景中。过去的计算机视觉识别任务,通常是建立在大量有标记的数据基础上,不仅标记这些数据麻烦,标记好的数据还可能带有偏见,最重要的是,已经有越来越多的研究者意识到,由于测试集过拟合的问题,很多分类器的鲁棒性亟待提高。

【责任编辑:韩辉】
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