סיכום: העולם של האינטיליגנציה המלאכותית (AI) עשה התקדמות משמעותית בדמיון לאדם וביצירת תמונות המעון, מרתקות. מאמר זה מתעסק בשיטות השונות שמשתמשות במערכות AI ליצירת תוכן ויזואלי שמקפיץ בביכורים.
רשתות גנרטיביות של אויבים (GANs):
שיטה בולטת שמשתמשת AI כדי ליצור תמונות היא דרך רשתות GAN (של אויבים גנרטיביים). GANs הן שתי רשתות עצבים, מחולקות לרוחב, מחולקות לספירה ולמעלה/למטה כדי ליצור תמונות. על ידי עבודה יחד, רשתות אלה משפרות את יכולת הייצור של המחולצת העצבים כדי ליצור תצלומים ריאליסטיים. נמצאו בשימוש גם GANs עבור מגוון של יישומים כולל תרגום תמונה לתמונה, הגברת הנתונים והעברת הסגנון.
מקסים התמונות האוטואנקודר (VAEs):
שיטה נוספת שישמש Audio Intelligence בכדי ליצור תמונות היא הכולל קידודילות הוא. תוכנית ההקודיל את התמונה הכניסה למרחב לטנטים. מרגע הקודיל, המשתמש להתראות תמונה לתמונה הכניסה. באמצעות שמינת נתונים, ה- VAEs מקטינות את השוני בין התמונה הכניסה והתמונה המשתנים, ומשגרות הפצת תפיסה על מערך הלטנטיה. על ידי גמול הקוד, VAEs יכול ליצור תמונות חדשות שדומות ללמידת הנתונים או אף ליצירת תמונות ייחודיות.
רשתות נוירונים קובולוציוניות (CNNs):
רשתות נוירונים קובולציוניות (CNNs) שזורקות פיענוח משימות עיבוד מידע תמונה ונמצאות בשימוש ביצירת תמונות. אלו הרשתות מזהות מניות ומבני תמונות. מהם נוצרות תמונות חדשות המבוססות על מאפיינים שהיחידות למדו. רשתות נוירונים קובולוציוניות כוללות מסגרות קובולוציות, מסגרות צנועות ומסגרות מחוברות באופן מלא כדי לצור חיזויות. על ידי הכנסת שידור רעשים אקראי, רשתות נוירונים קובולוציוניות משתמשות בשכבות הישות שלהן כדי ליצור תמונות חדשות הדומות למדפסות ומבני הלמידה של מידע האימון.
רשתות נוירונים חוזרות (RNNs):
רשתות נוירונים חוזרות (RNNs) מחזיקות פוטנציאל רב ביצירת תמונות על ידי עיבוד מידע רצוף כמו טקסט או מידע רצוף בזמן. בזכות יכולתם ללכוד תלות זמנית, RNNs יכולות ללמוד את רצף הפיקסלים בתמונות וליצור בדיקות פיקסל חדשות ליצירת תמונות ייחודיות. באמצעות הטמעת מצב הפיקסלים ויישום לולאת חוזרת, רשתות נוירונים חוזרות משתמשות בפונקציות הפעלה לא לינאריות כדי ליצור תמונות חדשות באורכים הרצויים.
לסיכום, טכנולוגית AI משתמשת במגוון של טכניקות כמו GANs, VAEs, CNNs, ו-RNNs כדי לנצל את הכוח של יצירת תמונות. על ידי הבנת המתודולוגיות הללו, אנו מרוויחים תובנה באומנות מורכבת שמעוררות על ידי מערכות הפעמונים המלאכותיות, והתוצאה היא פוטנציאל יצירתיות וחדשנות אין סופית.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br