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谷歌和OpenAI开发了新的工具来更好地研究机器视觉算法是如何理解世界的

时间:2019-03-30来源:广州乐行机器视觉设备技术有限公司浏览次数:

     佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)博士生拉姆普拉萨亚斯·塞尔瓦拉朱(Ramprasaath Selvaraju)没有参与这项研究,他说这项研究很吸引人,结合了许多现有的想法,创造了一个非常有用的新工具。
    
     Selvaraju认为,在未来,这类工作将有许多用途,帮助我们建立更高效和先进的算法,并通过允许研究人员进入来提高其安全性和消除偏见。由于神经网络的内在复杂性,它们缺乏可解释性,但在未来,当H网络通常用来驱动汽车和引导机器人。
    
     Openai的ChrisOlah也参与了这个项目,他说:这就像是在制作一个显微镜,至少,这是我们正在寻找的。
    
     要了解激活地图集和其他功能可视化工具的工作原理,首先需要了解人工智能系统如何识别对象。
    
     实现这一目标的基本方法是使用神经网络:一种与人脑大致相似的计算结构(尽管它在复杂性上落后了几年)。每个神经网络内部都有一个人工神经元层,连接起来像一个网。与大脑中的细胞一样,这些细胞对刺激作出反应,这一过程称为激活。重要的是总之,它们不仅可以被打开或关闭,还可以在光谱中注册,为每个激活提供特定的值或权重。
    
     为了把神经网络变成有用的东西,必须提供大量的训练数据。在视觉算法的情况下,这意味着数十万甚至数百万个图像,每个图像都有一个特定的类别。在谷歌和OpenAI研究人员为这项工作测试的神经网络的情况下,这些类别是广泛的:从羊毛到温莎领带,从安全带到空间加热器。
    
     神经网络使用多层连接的人工神经元来处理数据,不同的神经元对图像的不同部分做出反应。
    
     当它提供这些数据时,神经网络中的不同神经元对每一幅图像都会亮起。这个模式与图像的标签相连,它允许网络了解事物的外观。一旦经过训练,你就可以显示你以前从未见过的网络图片,神经元将激活以匹配特定C的输入。类别。
    
     如果所有这些听起来都令人不安,那是因为,在许多方面,这是相同的。与许多机器学习程序一样,视觉算法本质上只是模式匹配机器。这给了它们一些优势(例如,只要你有必要的数据和计算能力,你就可以直接训练它们)。但它也带来了一些弱点(例如Y很容易被以前从未见过的输入混淆)。

广州乐行机器视觉设备技术有限公司专业从事自动化检测设备,视觉传感器研究与开发,提供各种行业的解决方案,作为专注于机器视觉应用的公司,我们在视觉、机械、电气方面的整合能力达到了较高水平。能在短期内根据客户的需求研发、设计、生产出较高水平的非标设备、检测系统。

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