DeepMind已开发具有三维想象力的视觉计算机

发布时间:2021-02-06    来源:百家乐官网 nbsp;   浏览:72111次

谷歌在伦敦的人工智能子公司DeepMind的首席执行官表示,该公司开发了一款自我训练的视觉计算机,只需拍摄少量2D的快照,就可以生成完整的3D场景模型。谷歌在伦敦的人工智能子公司DeepMind最近开发了一种自我训练的视觉计算机。据其首席执行官称,这台电脑“可以分解一个只有几个2D快照的原始3D场景模型”。该系统被称为生成查询网络,可以从任何角度想象和渲染场景,称德米斯哈萨比斯。

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杰米哈萨比斯(Jamie Hassabis)回应称,这个被称为“生成性搜索网络”的系统可以从任何角度想象和呈现场景。Gqn是一个通用系统,具有广泛的潜在应用,从机器人视觉到虚拟现实仿真。从机器人视觉到虚拟现实仿真,gqn是一个具有普遍应用潜力的标准化系统。

马里兰大学的计算机科学家马提亚斯茨威格说:“值得一提的是,DeepMind科学家已经开发了一个系统,它只依赖于自己的图像传感器的输入,并且可以在没有人类监督的情况下自主学习,它需要人类的监督。”这是一系列引人注目的DeepMind项目中的最新项目,这些项目展示了人工智能系统在人类程序员设置好基本参数后,可以自己学习的能力,这是以前未曾预料到的。这是DeepMind一系列高调项目中的最新一个,展现了人工智能系统一种意想不到的自学习能力——在程序员为其原创作品设定基本参数之后。

10月,DeepMinds AlphaGo自学了围棋,这是一种超复杂的棋盘游戏,远远优于任何人类玩家。上个月,另一个深度思维人工智能系统学会了在迷宫中找到自己的路,以一种重组人脑导航的方式。

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去年十月,DeepMind的AlphaGo自学了超级简单的棋局,然后出色的打败了人类棋手。上个月,DeepMind的另一个人工智能系统学会了用类似人脑导航系统的方式在迷宫中寻找路径。

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未来的GQN系统有望比今天的计算机视觉技术更加通用,并且需要更少的处理能力,计算机视觉技术是用人类产生的带有注释的图像的大数据集来训练的。未来的GQN系统在未来会比今天的计算机视觉技术更强大,所需的处置能力不会更低。

目前,计算机视觉技术是通过人类分解的大量有标签的图像数据集进行训练的。_百家乐官网。

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