蘋果發布首份人工智能報告：讓機器識別圖片更精準
0
導讀：多年來，蘋果片更蘋果在人工智能領域的發布研究十分保密，幾乎沒有任何消息透露。首份湛頭美女上門聯系方式（微信181-8279-1445）提供頂級外圍女上門，伴游，空姐，網紅，明星，車模等優質資源，可滿足你的一切要求但在本月早些時候，人工讓機蘋果發布了第一份關于人工智能的報告別圖學術文件。
據外媒報道稱，器識蘋果公司的精準人工智能研究終于不再神秘，他們于近日發布了其公司的蘋果片更首份人工智能研究報告，而在業界看來，發布這一舉措對蘋果推廣自己的首份人工智能應用會產生非常大的幫助。
在本月早些時候，人工讓機蘋果曾表示會發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行人工智能的器識研究。而在不到一個月的精準時間，蘋果就兌現了這樣承諾。蘋果片更湛頭美女上門聯系方式（微信181-8279-1445）提供頂級外圍女上門，伴游，空姐，網紅，明星，車模等優質資源，可滿足你的一切要求
在12月22日，蘋果發布了第一份關于人工智能的學術文件（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，它被用于改進算法的訓練能力，即通過計算機生成圖像而非真實圖像進行來訓練算法的圖像識別能力。
蘋果在報告中提到：“在機器學習研究中，使用合成圖像（比如來自視頻游戲里的那些圖像）來訓練神經網絡遠遠要比使用真實世界圖像更加有效。這是因為合成圖像的數據已經被標記和注釋，而真實世界的圖像數據需要人力消耗巨大的精力和時間去標記計算機看到的一切事物，比如一棵樹、一條狗、一輛自行車。但是實際上使用合成圖像的方法也可能存在一些問題，因為算法學習并不是能夠完美地詮釋真實世界的每一個場景。合成圖像數據通常不夠真實，導致神經網絡學習僅僅能夠了解到合成圖像中的細節，并不能完整地認識到真實世界中的圖像。”
為了解決這個問題，改進對合成圖像數據的訓練。在本篇報告中指出，蘋果公司的研究人員推出了一種“模擬+無監督”的學習方法，可以用來提高模擬圖像的真實性。蘋果研究人員使用一種稱為生成式對抗網絡的新機器學習技術，它經過了修改可以讓兩個神經網絡相互對抗，從而能夠生成更加真實的圖像，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），他擁有馬里蘭大學伯克分校計算機視覺博士學位。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），他們共同創立了一個名為Emotient人工智能的創業公司，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的評判。同時這也影響到了蘋果在人工智能領域的人才上招募工作。在人工智能研究社區更加開放的趨勢中，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推廣自家更高級的人工智能軟件，同時也能夠促進人工智能研究的發展和傳播。
人工智能軟件也正變得必不可少，它幾乎被應用到了所有的應用程序中，在蘋果最新的iPhone 7手機的拍照功能以及其各種互聯網服務中都應用到了人工智能軟件。
據外媒報道稱，器識蘋果公司的精準人工智能研究終于不再神秘，他們于近日發布了其公司的蘋果片更首份人工智能研究報告，而在業界看來，發布這一舉措對蘋果推廣自己的首份人工智能應用會產生非常大的幫助。
在本月早些時候，人工讓機蘋果曾表示會發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行人工智能的器識研究。而在不到一個月的精準時間，蘋果就兌現了這樣承諾。蘋果片更湛頭美女上門聯系方式（微信181-8279-1445）提供頂級外圍女上門，伴游，空姐，網紅，明星，車模等優質資源，可滿足你的一切要求
在12月22日，蘋果發布了第一份關于人工智能的學術文件（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，它被用于改進算法的訓練能力，即通過計算機生成圖像而非真實圖像進行來訓練算法的圖像識別能力。
蘋果在報告中提到：“在機器學習研究中，使用合成圖像（比如來自視頻游戲里的那些圖像）來訓練神經網絡遠遠要比使用真實世界圖像更加有效。這是因為合成圖像的數據已經被標記和注釋，而真實世界的圖像數據需要人力消耗巨大的精力和時間去標記計算機看到的一切事物，比如一棵樹、一條狗、一輛自行車。但是實際上使用合成圖像的方法也可能存在一些問題，因為算法學習并不是能夠完美地詮釋真實世界的每一個場景。合成圖像數據通常不夠真實，導致神經網絡學習僅僅能夠了解到合成圖像中的細節，并不能完整地認識到真實世界中的圖像。”
為了解決這個問題，改進對合成圖像數據的訓練。在本篇報告中指出，蘋果公司的研究人員推出了一種“模擬+無監督”的學習方法，可以用來提高模擬圖像的真實性。蘋果研究人員使用一種稱為生成式對抗網絡的新機器學習技術，它經過了修改可以讓兩個神經網絡相互對抗，從而能夠生成更加真實的圖像，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），他擁有馬里蘭大學伯克分校計算機視覺博士學位。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），他們共同創立了一個名為Emotient人工智能的創業公司，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的評判。同時這也影響到了蘋果在人工智能領域的人才上招募工作。在人工智能研究社區更加開放的趨勢中，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推廣自家更高級的人工智能軟件，同時也能夠促進人工智能研究的發展和傳播。
人工智能軟件也正變得必不可少，它幾乎被應用到了所有的應用程序中，在蘋果最新的iPhone 7手機的拍照功能以及其各種互聯網服務中都應用到了人工智能軟件。