[Машинное обучение, Искусственный интеллект] В Nvidia показали обучение нейросетей на небольшом наборе данных
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
В Nvidia Research представили модель искусственного интеллекта, которая использует ограниченный набор данных для обучения генеративных нейросетей и способна подражать известным художникам.
Новую технику обучения применили к модели StyleGAN2. Ее обучили на менее чем 1,5 тыс. изображений из Музея искусств Метрополитен. Используя системы DGX для ускорения обучения, модель создала собственные картины.
Метод, называемый адаптивным расширением дискриминатора, или ADA, уменьшает количество обучающих изображений в 10-20 раз, при этом обеспечивая хорошие результаты.
Как и большинство нейросетей, GAN следовали основному принципу: чем больше обучающих данных, тем лучше модель. Обычно для их обучения требуется от 50 до 100 тысяч изображений. Но во многих случаях исследователи просто не имеют в своем распоряжении такой базы. Искусственное наращивание набора обучающих данных с помощью копий существующих изображений с искажениями приводит к тому, что GAN имитирует эти искажения, а не создает правдоподобные синтетические изображения.
Метод ADA адаптивно применяет дополнения к данным. Это означает, что объем дополненных данных регулируется на разных этапах процесса обучения, чтобы избежать переобучения GAN.
Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Такой метод можно применять не только в искусстве, но и в здравоохранении, например, путем создания гистологических изображений рака для обучения моделей искусственного интеллекта.
«Это означает, что люди могут использовать GAN для решения проблем, когда огромные объемы данных требуют слишком много времени или труда для изучения», — сказал Дэвид Любке, вице-президент по исследованиям графики.
Исследователи уже обращают внимание на то, что в медицинской области потенциал ИИ раскрыть сложнее. Как правило, не хватает обучающих данных, а также есть риск раскрытия конфиденциальной информации, если работа ведется, к примеру, с медицинскими картами. В Nvidia утверждают, что новый метод обучения позволит сохранить конфиденциальность.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Машинное обучение, Гаджеты, Научно-популярное, Звук] Шумно и стрессово? Или шумно и весело? Ваш телефон может слышать разницу (перевод)
- [Платежные системы, Обработка изображений, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Распознавание банковских карт всем полезно, когда работает
- [Производство и разработка электроники, Компьютерное железо, Видеокарты] В Китае прямо с завода украли сотни RTX 3090 на сумму $340 тысяч
- [Open source, Обработка изображений, Хакатоны, Машинное обучение, Искусственный интеллект] OpenVINO Toolkit – залог успешного внедрения видеоаналитики для качественной скоринговой оценки недвижимости
- [Видеокарты] NVidia призналась, что не рассчитала спрос
- [Программирование, Обработка изображений, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Scaled YOLO v4 самая лучшая нейронная сеть для обнаружения объектов на датасете MS COCO
- [Машинное обучение, Искусственный интеллект] Исследователи из Бразилии представили модели анализа нравственности на основе языка
- [Машинное обучение, Учебный процесс в IT, Карьера в IT-индустрии, Искусственный интеллект] Наука это интересно. Science Club от MIL Team — новый формат работы над научными задачами
- [Python, Машинное обучение, Искусственный интеллект, TensorFlow] Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за ноябрь 2020
- [Машинное обучение] Как я обучил модель с нуля для обнаружения и сегментации печатей
Теги для поиска: #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_nvidia, #_gan, #_stylegan, #_generativnosostjazatelnye_seti (генеративно-состязательные сети), #_obuchenie_nejrosetej (обучение нейросетей), #_nabory_dannyh (наборы данных), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 14:36
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 В Nvidia Research представили модель искусственного интеллекта, которая использует ограниченный набор данных для обучения генеративных нейросетей и способна подражать известным художникам. Новую технику обучения применили к модели StyleGAN2. Ее обучили на менее чем 1,5 тыс. изображений из Музея искусств Метрополитен. Используя системы DGX для ускорения обучения, модель создала собственные картины. Метод, называемый адаптивным расширением дискриминатора, или ADA, уменьшает количество обучающих изображений в 10-20 раз, при этом обеспечивая хорошие результаты. Как и большинство нейросетей, GAN следовали основному принципу: чем больше обучающих данных, тем лучше модель. Обычно для их обучения требуется от 50 до 100 тысяч изображений. Но во многих случаях исследователи просто не имеют в своем распоряжении такой базы. Искусственное наращивание набора обучающих данных с помощью копий существующих изображений с искажениями приводит к тому, что GAN имитирует эти искажения, а не создает правдоподобные синтетические изображения. Метод ADA адаптивно применяет дополнения к данным. Это означает, что объем дополненных данных регулируется на разных этапах процесса обучения, чтобы избежать переобучения GAN. Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Такой метод можно применять не только в искусстве, но и в здравоохранении, например, путем создания гистологических изображений рака для обучения моделей искусственного интеллекта. «Это означает, что люди могут использовать GAN для решения проблем, когда огромные объемы данных требуют слишком много времени или труда для изучения», — сказал Дэвид Любке, вице-президент по исследованиям графики. Исследователи уже обращают внимание на то, что в медицинской области потенциал ИИ раскрыть сложнее. Как правило, не хватает обучающих данных, а также есть риск раскрытия конфиденциальной информации, если работа ведется, к примеру, с медицинскими картами. В Nvidia утверждают, что новый метод обучения позволит сохранить конфиденциальность. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Машинное обучение ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 14:36
Часовой пояс: UTC + 5