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预告:深度学习新星:GANs的诞生与走向(主讲人冯佳时 )丨硬创公开课

在大数据和人工智能界,常有这么个说法“谁掌握了数据,谁就占据AI高地。” 但是“掌握数据”往往意味着巨大成本。首先海量数据经常被大型企业垄断,给原始数据标记也需要耗费巨大资金。 所以,基于数据而习得“特征”的深度学习技术受到狂热追捧,而其中GANs模型训练方法更加具有激进意味:它生成数据本身。 GANs是“生成对抗网络”(Generative Adversarial Networks)的简称,由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。2016年,GANs热潮席卷AI领域顶级会议,从ICLR到NIPS,大量高质量论文被发表和探讨。 Yann LeCun曾评价GANs是“20年来机器学习领域最酷的想法”。 在GANs这片新兴沃土,除了Ian Goodfellow所在的OpenAI在火力全开,Facebook的

深度解密:人机大战——网红脸识别

雷锋网按:本文作者为Slyvia,ARC增强现实(微信ID:arinchina)文章详细的分析了1)机器和人类在人脸识别方面的不同点;2)人机大战结果的原因分析。 继「围棋」人机大战——以李世石为代表的人类,输给了阿尔法狗代表的计算机后,人类又发起了「人脸识别」之人机大战。这一次是诞生于杭州的人脸识别机器人蚂可,对战「鬼才之眼」王昱珩。 王昱珩是谁? 15 年「最强大脑」中,在同质同量同源的 520 杯水中,他成功指出评审选中的那杯,并精准说出水杯旋转了 15 度,中间经人手,从此,「水哥」一战成名。 这次,对上「万变不离其宗」的网红脸,人类可以一雪前耻么? 结果揭露前,先了解计算机「看人」的套路。 人眼和计算机,都喜欢瞄「点」。只不过,人眼在辨别物体时,往往通过不同点来判断。而计算机则相反,它找的是相同点。 通过摄像头「观察」目标,计算机将拍

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