英伟达研究人员使用一对生成的对抗网络(GAN)和一些无监督学习来创建一个图像到图像的翻译网络,可以减少人工智能(AI)的训练时间 。
在一篇博文中,该公司解释了其GAN是如何在不同的数据集上进行训练的,他们分享了一个“潜在的空间假设”,允许将图像从一个GAN传递到下一个,从而生成图像 。
【AI训练数据缺失怎么办?Nvidia:全靠“想象力”】该公司表示,在非监督式学习中,GAN的使用并不新颖,但英伟达的研究产生了新的结果 : 在部分多云的天空下,阴影从茂密的树叶中清晰显示,远远超过以往任何时候 。
这项工作的好处可以让网络培训需要更少的标签数据 。
英伟达说:“对于单独的自动驾驶驾车,训练数据可以被捕获一次,然后在各种虚拟条件下进行模拟:晴天,阴天,下雪,下雨,夜间等 。
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英伟达展示了冬天拍摄的照片如何被“想象”为一个夏日,以及一只猫的形象如何被用来生成狮子,老虎和美洲狮的图像 。
英伟达公司远不是一家专注于游戏的GPU公司,而是试图将其硬件推向边缘计算设备,并使用人工智能作为其工具 。
上周,该公司宣布与GE医疗集团达成协议,通过Revolution Fro
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