本文摘要:英伟达研究人员用于一对分解的对付网络(GAN)和一些无监督自学来创立一个图像到图像的翻译成网络,可以增加人工智能(AI)的训练时间。
英伟达研究人员用于一对分解的对付网络(GAN)和一些无监督自学来创立一个图像到图像的翻译成网络,可以增加人工智能(AI)的训练时间。在一篇博文中,该公司说明了其GAN是如何在有所不同的数据集上展开训练的,他们共享了一个“潜在的空间假设”,容许将图像从一个GAN传送到下一个,从而分解图像。该公司回应,在非监督式自学中,GAN的用于并不精致,但英伟达的研究产生了新的结果:在部分多云的天空下,阴影从茂盛的树叶中明晰表明,相比之下多达以往任何时候。
这项工作的益处可以让网络培训必须较少的标签数据。英伟达说道:“对于分开的自动驾驶驾车,训练数据可以被捕捉一次,然后在各种虚拟世界条件下展开仿真:晴天,阴天,下雨,大雨,夜间等。
英伟达展出了冬天摄制的照片如何被“想象”为一个夏日,以及一只猫的形象如何被用来分解狮子,老虎和美洲狮的图像。英伟达公司近不是一家专心于游戏的GPU公司,而是企图将其硬件推上边缘计算出来设备,并用于人工智能作为其工具。上周,该公司宣告与GE医疗集团达成协议,通过RevolutionFrontierCT改版全球部署的500,000台医疗光学设备,以便在医院展开更佳的光学。通用电气公司回应,更慢的边缘计算能力,在肝脏恶性肿瘤检测和肾脏恶性肿瘤特征方面不会更佳,并有可能增加先前任命的数量和不能说明的扫瞄数量。
在第三季度,英伟达发布的季度营收为26.4亿美元,其中数据中心部门的销售额比起去年同期销售额翻了一番,收益从2.40亿美元超过了5.01亿美元。
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