Последние новости

ПРОДЭКСПО-2018 – кулинарное шоу по рецептам с тушенкой от шеф-повара для гостей выставки
Пластик RELAX – основные характеристики, особенности материала
Видео на канале: Обозрение OnePlus 5T
Facebook выпустит две «умные» колонки летом 2018
Московский завод Renault: новейший кроссовер и повышение качества
Android Oreo отнимет Sony Xperia «ночного режима»
Стало знаменито, будто велико подорожали машины за 3 года
Apple получила 51% всей выручки базара смартфонов
Essential Phone возникнет в трёх новоиспеченных цветах
«Кубок Трасc-MaxPowerIce», 3-й этап: ипподром, джимхана, ралли
Mercedes-Benz покажет в Женеве серийный электрокар
На московских улицах протестировали беспилотное такси
Смартфоны Alcatel 5, 3V и 1X будут представлены 24 февраля
Наталья Касперская завела платежную систему HandyBank
Дидактическая история, зачем невозможно биться на дороге
Яндекс отчитался за миновавший год
Очередной баг в iOS заставляет перегружаться iPhone и отключает доступ к iMessages и прочим месседжерам
Большенный Volkswagen грошовее «Туарега»: детали для России
1-й этап RHHCC Winter Cup 2018: погода гонкам не помеха!
Самый большенный Chevrolet: наименована стоимость освеженного внедорожника
Tele2 и ЮНИСТРИМ стали партнерами
В Польше водители дрались на стезе: их насмерть свалил белорус
Neffos выпустил обновление интерфейса NFUI 7.0 для смартфонов серии X1
Пользователи сервиса «Медицина для Вас» первыми выведают о дефиците лекарств
Бизнес Acer в России — самый быстрорастущий в регионе EMEA
Россияне стали гуще покупать сквозь интернет смартфоны, пылесосы и игровые консоли
Россияне показали возвышенный итог в уникальном тестировании
Lamborghini впервинку обогнала Ferrari по торговлям в России
TP-Link выпустила обновление интерфейса NFUI 7.0 для смартфонов серии Neffos X1
Для автомобилей придумали «свидетельство о рождении»
Больше новостей

Нейросети научили предсказывать объятия и рукопожатия


Главные новости
634
0
Нейросети научили предсказывать объятия и рукопожатия
Результаты работы будут представлены на Международной конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR 2016) в Лас-Вегасе, популярно о разработке пишет MIT News. Сотрудники Массачусетского технологического института обучали искусственный интеллект на видеозаписях с YouTube и сериалах «Офис» и «Отчаянные домохозяйки». Предыдущие подходы к машинному предсказанию визуальных изображений включали анализ отдельных пикселей с последующим попиксельным созданием фотореалистичного изображения-прогноза, а также использование описаний сцен, сделанных людьми. Научный коллектив разработал алгоритм нейросетевого машинного обучения, который работает с целыми фрагментами изображений (например, набором пикселей, представляющих человеческое лицо) и на основании этого анализирует возможные версии того, как будет выглядеть следующая сцена. При этом за анализ каждого действия персонажей отвечала отдельная сеть алгоритма, а прогноз строился по результатам их совместной работы.
Нейросети научили предсказывать объятия и рукопожатия
Источник:MIT/CSAILПравильные предсказания алгоритма. После обучения на 600 часах видеозаписей систему проверили на незнакомых для нее роликах. На первом этапе эксперимента искусственный интеллект должен был за секунду до события предсказать, как персонажи поведут себя при встрече: ударят по рукам, пожмут их, обнимутся или поцелуются. Ему удалось справиться с этой задачей в 43 процентах случаев, что на семь процентов выше результатов работы имеющихся алгоритмов. Затем системе демонстрировали кадр видео и просили спрогнозировать, какой предмет появится на экране спустя пять секунд. Она справилась с этим на 30 процентов лучше, чем перед обучением, однако исследователи отметили, что ее средний результат не превышает 11 процентов. Люди успешно выполняли предложенные искусственному интеллекту задания в 71 проценте случаев. По словам разработчика Карла Вондрика (Carl Vondrick), точность алгоритма пока недостаточна. Однако его последующие версии можно будет использовать в различных целях, таких как помощь роботам в планировании действий или вызов экстренных служб при фиксации происшествий камерами наблюдения. Олег Лищук<div class="article__item article__item_alignment_left article__

0 комментариев