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苹果首份人工智能学术论文看点,GANs要火

2017-2-7 16:45 578 0 分类: 机器人/ AI 文集: AI相关

苹果终于发表了人工智能方面的首篇论文,题为《Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training》,主要描述了通过对抗训练从模拟的和无监督的图像中学习的技术。也就是说,模拟+无监督学习的方法,可以用来提高训练计算机系统图像识别的等等能力。


20161228000181


苹果人工智能学术论文全文:


Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial


这篇论文讲述了如何用计算机系统生成图像,而不是真实的图像来训练一种算法的图像识别能力。


越来越多的机器学习模型中开始使用合成的图像和视频训练。这是因为真实的图像数据需要耗费巨大的人力和时间去标记数据,比如哪张图片是猫,哪张图片是狗。而计算机生成合成的图像是已经被标注了数据信息。不过弊端就是有时合成图像数据不够真实,神经网络只能了解到合成图像中所呈现的细节,而对真实图像的认识有所不足。


解决这一问题就是苹果这篇论文的目的。


论文里面有几个词。


GANs(Generative Adversarial Nets),生成对抗网络。这种技术,通过相互对抗两种神经网络生成更现实更真实的图片。它并不是一种新的技术,它是由Ian Goodfellow在2014年提出的。(很明显,苹果的这份论文,让GANs又火了把。)


生成对抗网络是一对网络相互竞争:一个是生成器网络(Generator Network),由训练库里的概率分布中将随机向量生成新的样本;另一个是判别器网络(Discriminator Network),判别图片是真的(来自数据集)还是假的(来自生成器网络)。两个神经网络彼此对抗,就像拿矛的斗士和拿盾的斗士,相互竞争,矛越来越锋利,盾越来越坚固。


苹果在这篇论文里面也用到了类似GANs的做法,但是以合成图像作为输入值,而不是随机向量。


苹果提出了“SimGAN”训练方法,“Sim”指的是“模拟器”。苹果提出了模拟+无监督(S + U)学习,向模拟器添加现实性,并保留合成图像的全局结构和注释。SimGAN包括:模拟器(Simulator)+ 精制器(Refiner)+ 判别器(Discriminator)。模拟器合成图像,再用精制器优化,最后输入判别器训练, 精制器和判别器网络是相互交替更新的。



斯坦福专家 Rkaplan说,苹果对GAN的“升级”是有意义的,训练过GAN的人都知道,训练效果真的很不稳定。


你可以看到,尽管苹果的研究并不是很有突破性,但想法很好,公开的态度也很好。


不管怎样,这都是一起标志性事件,苹果要来AI界搅局了。


鉴于苹果的影响力,码完字得去瞧瞧国内有没有做类似技术的,上市否,哈哈···


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