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哪些照片让你记忆犹新?MIT最新深度进修算法汇报你

博易编辑部 2016-01-06 20:42

 CSAIL研究生、论文第一作者Aditya Khosla称:「领略照片的『难忘水平』很是重要,它能辅佐我们捕捉到最重要的信息,可能从另一方面来说,可以帮用户存储那些原本更容易被健忘的信息。就像是一个可以一连存眷的焦点来汇报你怎样记取一些视觉信息。」太原网站建设

这篇论文的其他作者还包罗CSAIL研究生Akhil Raju、教授Antonio Torralba和首席研究科学家Aude Oliva。Khosla将会在本周计较机视觉大会上宣布该论文。

在MemNet利用的深度进修算法中,人们用大量数据来逊с法,让它学会如那边理赏罚巨大的数据。跟着时间的成长,算法在特定的使命上会变得越来越智慧,甚至高出人类。

Oliva说:「深度进修在物体识别和场景领略方面带来了重要前进,但预测人类影象凡是被看做是更高程度的认知处理赏罚,有人说科学家大概永远无法完成这个使命。可是,我们(译者注:在必然水平上)做到了!」神经网络可以在不需要人工过问和协助的情形下找出内部原因和数据之间的关联。神经网络有多个层级构成,而每一层是多个处理赏罚单元,每层以此对输入的数据举办处理赏罚。神经网络吸收的数据更多,就会适应的更好,从而举办更佳精确的预测。

为了练习 MemNet,MIT的研究者从差此外数据齐集收集了数万张照片。他们向人类被试展示这些照片,并按照他们对每张照片的影象度打出了分数。一旦练习完成, MemNet就开始面对人们塞给它的全新照片——这些照片它以前从未见过。

MemNet的表示比同类算法好30%,比人类的表示略微跨越几个百分点。这个项目此刻可以在线会见,所以我用了一张斯嘉丽·约翰逊的剧照试了一下。

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