蘋果發(fā)布首份人工智能報告：讓機(jī)器識別圖片更精準(zhǔn)
導(dǎo)讀：多年來，蘋果片更蘋果在人工智能領(lǐng)域的發(fā)布研究十分保密，幾乎沒有任何消息透露。首份濟(jì)南歷城（上門全套服務(wù)）上門服務(wù)vx《749-3814》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)但在本月早些時候，人工讓機(jī)蘋果發(fā)布了第一份關(guān)于人工智能的報告別圖學(xué)術(shù)文件。
據(jù)外媒報道稱，器識蘋果公司的精準(zhǔn)人工智能研究終于不再神秘，他們于近日發(fā)布了其公司的蘋果片更首份人工智能研究報告，而在業(yè)界看來，發(fā)布這一舉措對蘋果推廣自己的首份人工智能應(yīng)用會產(chǎn)生非常大的幫助。
在本月早些時候，人工讓機(jī)蘋果曾表示會發(fā)布自家公司的報告別圖人工智能研究報告，在此之前蘋果一直在秘密地進(jìn)行人工智能的器識研究。而在不到一個月的精準(zhǔn)時間，蘋果就兌現(xiàn)了這樣承諾。蘋果片更濟(jì)南歷城（上門全套服務(wù)）上門服務(wù)vx《749-3814》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)
在12月22日，蘋果發(fā)布了第一份關(guān)于人工智能的學(xué)術(shù)文件（該文件于11月15日提交出版）。這篇報告描述了一種新興的技術(shù)，它被用于改進(jìn)算法的訓(xùn)練能力，即通過計算機(jī)生成圖像而非真實(shí)圖像進(jìn)行來訓(xùn)練算法的圖像識別能力。
蘋果在報告中提到：“在機(jī)器學(xué)習(xí)研究中，使用合成圖像（比如來自視頻游戲里的那些圖像）來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)遠(yuǎn)要比使用真實(shí)世界圖像更加有效。這是因?yàn)楹铣蓤D像的數(shù)據(jù)已經(jīng)被標(biāo)記和注釋，而真實(shí)世界的圖像數(shù)據(jù)需要人力消耗巨大的精力和時間去標(biāo)記計算機(jī)看到的一切事物，比如一棵樹、一條狗、一輛自行車。但是實(shí)際上使用合成圖像的方法也可能存在一些問題，因?yàn)樗惴▽W(xué)習(xí)并不是能夠完美地詮釋真實(shí)世界的每一個場景。合成圖像數(shù)據(jù)通常不夠真實(shí)，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)僅僅能夠了解到合成圖像中的細(xì)節(jié)，并不能完整地認(rèn)識到真實(shí)世界中的圖像。”
為了解決這個問題，改進(jìn)對合成圖像數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。在本篇報告中指出，蘋果公司的研究人員推出了一種“模擬+無監(jiān)督”的學(xué)習(xí)方法，可以用來提高模擬圖像的真實(shí)性。蘋果研究人員使用一種稱為生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的新機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它經(jīng)過了修改可以讓兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互對抗，從而能夠生成更加真實(shí)的圖像，有些類似于照片級的圖像。
這篇報告的第一作者是蘋果公司的研究員阿希什·什里瓦斯特瓦（Ashish Shrivastava），他擁有馬里蘭大學(xué)伯克分校計算機(jī)視覺博士學(xué)位。除此之外，本篇報告還有一些共同作者，其中包括蘋果公司的員工托馬斯·費(fèi)斯（Tomas Pfister）、恩杰爾·圖澤爾（Oncel Tuzel）、Wenda Wang、拉斯·韋伯（Russ Webb）和喬希·蘇士侃（Josh Susskind），他們共同創(chuàng)立了一個名為Emotient人工智能的創(chuàng)業(yè)公司，主攻通過觀察面部表情來評估一個人的情緒，這個公司在今年的早些時候被蘋果收購。
蘋果這次公開了其第一份人工智能報告意味著該公司邁出了重要的一步。多年以來，蘋果對其在人工智能領(lǐng)域的研究失重保密，沒有透露過任何的信息，這一舉措也遭到了人工智能研究社區(qū)的評判。同時這也影響到了蘋果在人工智能領(lǐng)域的人才上招募工作。在人工智能研究社區(qū)更加開放的趨勢中，蘋果這一舉措可以說對其來講非常重要，它能夠有利于蘋果公司在整個科技行業(yè)推廣自家更高級的人工智能軟件，同時也能夠促進(jìn)人工智能研究的發(fā)展和傳播。
人工智能軟件也正變得必不可少，它幾乎被應(yīng)用到了所有的應(yīng)用程序中，在蘋果最新的iPhone 7手機(jī)的拍照功能以及其各種互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中都應(yīng)用到了人工智能軟件。
據(jù)外媒報道稱，器識蘋果公司的精準(zhǔn)人工智能研究終于不再神秘，他們于近日發(fā)布了其公司的蘋果片更首份人工智能研究報告，而在業(yè)界看來，發(fā)布這一舉措對蘋果推廣自己的首份人工智能應(yīng)用會產(chǎn)生非常大的幫助。
在本月早些時候，人工讓機(jī)蘋果曾表示會發(fā)布自家公司的報告別圖人工智能研究報告，在此之前蘋果一直在秘密地進(jìn)行人工智能的器識研究。而在不到一個月的精準(zhǔn)時間，蘋果就兌現(xiàn)了這樣承諾。蘋果片更濟(jì)南歷城（上門全套服務(wù)）上門服務(wù)vx《749-3814》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)
在12月22日，蘋果發(fā)布了第一份關(guān)于人工智能的學(xué)術(shù)文件（該文件于11月15日提交出版）。這篇報告描述了一種新興的技術(shù)，它被用于改進(jìn)算法的訓(xùn)練能力，即通過計算機(jī)生成圖像而非真實(shí)圖像進(jìn)行來訓(xùn)練算法的圖像識別能力。
蘋果在報告中提到：“在機(jī)器學(xué)習(xí)研究中，使用合成圖像（比如來自視頻游戲里的那些圖像）來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)遠(yuǎn)要比使用真實(shí)世界圖像更加有效。這是因?yàn)楹铣蓤D像的數(shù)據(jù)已經(jīng)被標(biāo)記和注釋，而真實(shí)世界的圖像數(shù)據(jù)需要人力消耗巨大的精力和時間去標(biāo)記計算機(jī)看到的一切事物，比如一棵樹、一條狗、一輛自行車。但是實(shí)際上使用合成圖像的方法也可能存在一些問題，因?yàn)樗惴▽W(xué)習(xí)并不是能夠完美地詮釋真實(shí)世界的每一個場景。合成圖像數(shù)據(jù)通常不夠真實(shí)，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)僅僅能夠了解到合成圖像中的細(xì)節(jié)，并不能完整地認(rèn)識到真實(shí)世界中的圖像。”
為了解決這個問題，改進(jìn)對合成圖像數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。在本篇報告中指出，蘋果公司的研究人員推出了一種“模擬+無監(jiān)督”的學(xué)習(xí)方法，可以用來提高模擬圖像的真實(shí)性。蘋果研究人員使用一種稱為生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的新機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它經(jīng)過了修改可以讓兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互對抗，從而能夠生成更加真實(shí)的圖像，有些類似于照片級的圖像。
這篇報告的第一作者是蘋果公司的研究員阿希什·什里瓦斯特瓦（Ashish Shrivastava），他擁有馬里蘭大學(xué)伯克分校計算機(jī)視覺博士學(xué)位。除此之外，本篇報告還有一些共同作者，其中包括蘋果公司的員工托馬斯·費(fèi)斯（Tomas Pfister）、恩杰爾·圖澤爾（Oncel Tuzel）、Wenda Wang、拉斯·韋伯（Russ Webb）和喬希·蘇士侃（Josh Susskind），他們共同創(chuàng)立了一個名為Emotient人工智能的創(chuàng)業(yè)公司，主攻通過觀察面部表情來評估一個人的情緒，這個公司在今年的早些時候被蘋果收購。
蘋果這次公開了其第一份人工智能報告意味著該公司邁出了重要的一步。多年以來，蘋果對其在人工智能領(lǐng)域的研究失重保密，沒有透露過任何的信息，這一舉措也遭到了人工智能研究社區(qū)的評判。同時這也影響到了蘋果在人工智能領(lǐng)域的人才上招募工作。在人工智能研究社區(qū)更加開放的趨勢中，蘋果這一舉措可以說對其來講非常重要，它能夠有利于蘋果公司在整個科技行業(yè)推廣自家更高級的人工智能軟件，同時也能夠促進(jìn)人工智能研究的發(fā)展和傳播。
人工智能軟件也正變得必不可少，它幾乎被應(yīng)用到了所有的應(yīng)用程序中，在蘋果最新的iPhone 7手機(jī)的拍照功能以及其各種互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中都應(yīng)用到了人工智能軟件。
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