神经网络的5种应用

#科技07:30144

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原文字幕:昵伊荙于2018.07.20制作完成

译文字幕:CRAB于2018.07.23制作完成

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冷流科技
大家好 欢迎再次收看ColdFusion视频栏目
人工智能的一个子集——深度学习最近不断引起热议
在先前的视频中
我们已目睹神经网络在多个领域飞速的发展
我们看见比训练有素的专家
更为精确的技术医疗诊断设备
人工智能可以从大量数据中分析
这是人们所不能做到的
现在对食管癌的初步检测准确度已经达到90%了
学习如何重新发声
[外语]
再现语言的视觉方面
我们将相同的语音应用到四个不同的目标视频
这四个视频都是合成的 有不同的照明条件
汽车业
为家庭筹集资金
来投资高科技制造业等产业
但一些不太为人所知的深度神经网络应用
它们可否降低到普通消费者的水平呢?
本视频我们将以图片和视频为介绍背景
倒数5种有趣的神经网络运用
首先 提一下我们的赞助商
给你展示的这段视频来自Audible
Audible有大量种类的有声读物
这是当你在尽享夏日活动及
工作休息片刻休闲替补的最佳方式之一
我当时看过的一本书
是Nick Bostrom写的《超智能》
这本书纵观人工智能的发展历史
讲述一个可能发展到的超智能
这是篇不错的读物 我强烈推荐给大家
Audible会提供你们30天免费的会员试用期来获取免费的有声电子书
只需前往:WWW.AUDIBLE.COM/COLDFUSION,
或在500-500输入‘COLDFUSION’免费下载
5 再现黑白照片和视频的颜色
一般来说 当你看到很久以前的黑白相片
看起来那么枯燥 久远无趣
如果你想给照片恢复颜色 让它栩栩如生
通常需要顶尖的艺术家复原
他们对文化背景有渊博的了解
以此可以选择合适的颜色
这是VOX Media的一段摘录
介绍艺术家是如何给作品上色的
由于某个时间的风格要如实的表现
一位优秀的着色者就被人们要求有较好的知识网络
有一位人 他就像民族服饰穿搭的专家
他向我展示了博物馆级的案例
你知道吗 他让这些人物活灵活现
所有你可能注意到的细节
比如说面包或者拉链项链的颜色
以及任何你可能注意到的细节 都是要严格要求的
我觉得我用时最长的一幅图约为一个月
要是这有捷径可寻呢?
当然啦 要感谢深度神经网络 让一切成为可能
让颜色成为神经网络系统
来自动恢复黑白照片的颜色
对视频也同样可以做到
它使用卷积神经网络
可用不同于以前的手段处理任何分辨率的图像
深度学习网络实际上在学习着模仿照片可能出现的模式
比如说天空通常是蓝色的
云是白的或灰的 草地通常是绿的等等
但这些都是过去的经验
没有进行人为的干预
让它恢复颜色
这些上过色的照片比100年前的照片好看很多
在这里我们来看一些实例
4 提高像素 CSI风格
一些类似《CSI》的电影
以及犯罪题材电视剧节目
当调查员要求将模糊不清的图片像素提高
或是奇迹般的变高清
你能够提高吗?
你能够提高吗?
我们能提高吗?
你能够提高吗?
等一下 我可以做到
-放大门那个地方
-放大10倍
放大
我知道很多人对这个
不切实际的技术写照感到恼火
但是图片像素提高技术确实是可行的
多亏了神经网络
"谷歌大脑"研究者研发了一个深度学习神经网络
来获取像素非常低的图像人脸
来判断这些人脸原来更像谁
他们把这个方法称为像素递归超分辨率
它极大地提高了照片的分辨率
以下这些照片
你可以看到原来是8x8的照片
中间这里你可以看到系统的预测
显然这不是很完美
而且我认为它并不能够做到
但是令人难以置信的是这个神经网络竟可
通过照片的人物特征猜出
3 生成新图像
Pix2Pix是一种深度学习神经网络
其基于输入生成新图像
该神经网络被训练来执行多个特定的任务
要么从彩色图形中创建真实的街道场景
要么从航空照片中创建一张绘制的地图
又或者把白天的场景变成黑夜
最后一种是将轮廓图做成真实的照片
我觉得最后的那个例子特别酷炫
Pix2Pix系统使用两个神经网络
一个网络生成图像
而另一个网络则是判断这些图像是否真实
这两个系统相互迷惑
在过程中不断提升
这种设置称为生成对抗网络
如果你想尝试一些东西
这有一个简单的网页应用
能让你试玩神经网络的轮廓图像
链接在下方
2 读唇语
LipNet程序是牛津大学联手
谷歌DeepMind科学家开发的
这个网站可以通过观察人们说话的无声视频
将嘴巴的动作直接转换成说话内容文本
LipNet读唇语能达到95%的准确率
一个平均水平的唇语读者准确率为50%或60%
所以LipNet真的不赖啊
1 重构场景
来自怀俄明州大学和优步人工智能系
等机构的计算机科学家团队
创建了他们所说的即插即用生成网络
这个系统能从千个类别中
生成逼真的图像
我猜这是早期的东西
有些看起来还有些怪
但还是可以看到这个网络
是如何成功从头创建一个场景的
这是一个神经网络运行的视频
目标是将文本框输入的生成图画
你在这个视频里看到的每个框架
都是生成场景的不同的每个迭代步骤
实际上观看效果还不错
这差不多是完整的视频
你认为哪个应用最棒?
如果你想了解深度神经网络其它更有趣的应用
在下方评论区评论 让我知道吧
不管怎样 谢谢收看
视频即将结束 你在收看的是冷流视频
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很快我就会发布新视频了
再见各位
祝你愉快
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